sequence_mask¶

paddle.nn.functional. sequence_mask ( x, maxlen=None, dtype='int64', name=None ) [源代码] ¶

该层根据输入 x 和 maxlen 输出一个掩码，数据类型为 dtype 。

假设 x 是一个形状为 [d_1, d_2，…, d_n] 的 Tensor，则输出 y 是一个形状为 [d_1, d_2，… ，d_n, maxlen] 的掩码，其中：

\[y(i_1, i_2,..., i_n, j) = (j < x(i_1, i_2,..., i_n))\]

范例如下：

         给定输入：
  x = [3, 1, 1, 0]  maxlen = 4

得到输出 Tensor：
  mask = [[1, 1, 1, 0],
          [1, 0, 0, 0],
          [1, 0, 0, 0],
          [0, 0, 0, 0]]

        

参数¶

x (Tensor) - 输入 Tensor，其元素是小于等于 maxlen 的整数，形状为 [d_1, d_2，…, d_n] 的 Tensor。

maxlen (int，可选) - 序列的最大长度。默认为空，此时 maxlen 取 x 中所有元素的最大值。

dtype (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str，可选) - 输出的数据类型，默认为 int64 。

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¶

mask Tensor，Tensor，形状为 [d_1, d_2，… ，d_n, maxlen]，数据类型由 dtype 指定，支持 float32、float64、int32 和 int64，默认为 int64。

代码示例¶

          import paddle

lengths = paddle.to_tensor([10, 9, 8])
mask = paddle.nn.functional.sequence_mask(lengths)

print(mask)
# Tensor(shape=[3, 10], dtype=int64, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
#        [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
#         [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0],
#         [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]])

         