scale

paddle. scale ( x, scale=1.0, bias=0.0, bias_after_scale=True, act=None, name=None ) [源代码]

对输入 Tensor 进行缩放和偏置，其公式如下：

bias_after_scale 为 True:

\[Out=scale*X+bias\]

bias_after_scale 为 False:

\[Out=scale*(X+bias)\]

参数

  • x (Tensor) - 要进行缩放的多维 Tensor，数据类型可以为 float32，float64，int8，int16，int32，int64，uint8。

  • scale (float|Tensor) - 缩放的比例，是一个 float 类型或者一个 shape 为[]，数据类型为 float32 的 0-D Tensor 类型。

  • bias (float) - 缩放的偏置。

  • bias_after_scale (bool) - 判断在缩放之前或之后添加偏置。为 True 时，先缩放再偏置；为 False 时，先偏置再缩放。该参数在某些情况下，对数值稳定性很有用。

  • act (str，可选) - 应用于输出的激活函数，如 tanh、softmax、sigmoid、relu 等。

  • 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，缩放后的计算结果。

代码示例

# scale as a float32 number
import paddle

data = paddle.randn(shape=[2,3], dtype='float32')
res = paddle.scale(data, scale=2.0, bias=1.0)