multiplex¶
根据给定的 index 参数，从每个输入 Tensor 中选择特定行构造输出 Tensor。
设输入包含 \(m\) 个 Tensor，其中 \(I_{i}\) 代表第 i 个输入 Tensor，\(i\) 处于区间 \([0,m)\)。
设输出为 \(O\)，其中 \(O[i]\) 为输出的第 i 行，则输出满足：\(O[i] = I_{index[i]}[i]\)
示例：
# 输入为 4 个 shape 为[4,4]的 Tensor
inputs = [[[0,0,3,4], [0,1,3,4], [0,2,4,4], [0,3,3,4]],
[[1,0,3,4], [1,1,7,8], [1,2,4,2], [1,3,3,4]],
[[2,0,3,4], [2,1,7,8], [2,2,4,2], [2,3,3,4]],
[[3,0,3,4], [3,1,7,8], [3,2,4,2], [3,3,3,4]]]
# index 为 shape 为[4,1]的 Tensor
index = [[3],[0],[1],[2]]
# 输出 shape 为[4,4]
out = [[3,0,3,4] // out[0] = inputs[index[0]][0] = inputs[3][0] = [3,0,3,4]
[0,1,3,4] // out[1] = inputs[index[1]][1] = inputs[0][1] = [0,1,3,4]
[1,2,4,2] // out[2] = inputs[index[2]][2] = inputs[1][2] = [1,2,4,2]
[2,3,3,4]] // out[3] = inputs[index[3]][3] = inputs[2][3] = [2,3,3,4]
参数¶
inputs （list） - 为输入 Tensor 列表，列表元素为数据类型为 float32、float64、int32、int64 的多维 Tensor。所有输入 Tensor 的 shape 应相同，秩必须至少为 2。
index （Tensor）- 用来选择输入 Tensor 中的某些行构建输出 Tensor 的索引，为数据类型为 int32 或 int64、shape 为[M, 1]的 2-D Tensor，其中 M 为输入 Tensor 个数。
name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。
返回¶
Tensor，进行 Multiplex 运算后的输出 Tensor。
代码示例¶
import paddle
img1 = paddle.to_tensor([[1, 2], [3, 4]], dtype=paddle.float32)
img2 = paddle.to_tensor([[5, 6], [7, 8]], dtype=paddle.float32)
inputs = [img1, img2]
index = paddle.to_tensor([[1], [0]], dtype=paddle.int32)
res = paddle.multiplex(inputs, index)
print(res) # Tensor([[5., 6.], [3., 4.]], dtype=float32)