sequence_reshape

paddle.static.nn. sequence_reshape ( input, new_dim ) [源代码]

该 API 的输入只能是带有 LoD 信息的 Tensor，如果您需要处理的输入是 Tensor 类型，请使用 paddle.reshape 。

在指定 new_dim 参数下，通过序列原始长度、和原始 shape 计算出新的 shape，以输出包含新维度（new_dim）下的 Tensor。目前仅支持 1-level Tensor，请确保(原长度*原维数)可以除以新的维数，且每个序列没有余数。

input 是一个 Tensor:
    input.lod  = [[0, 2, 6]]
    input.data = [[1,  2], [3,  4],
                  [5,  6], [7,  8],
                  [9, 10], [11, 12]]
    input.shape = [6, 2]
设置 new_dim = 4
输出为 Tensor:
    out.lod  = [[0, 1, 3]]

    out.data = [[1,  2,  3,  4],
                [5,  6,  7,  8],
                [9, 10, 11, 12]]
    out.shape = [3, 4]

参数

  • input (Tensor) - 维度为 \([M, K]\) 的二维 Tensor，且仅支持 lod_level 为 1。数据类型为 int32，int64，float32 或 float64。

  • new_dim (int)- 指定 reshape 后的新维度，即对输入 Tensor 重新 reshape 后的新维度。

返回

根据新维度重新 reshape 后的 Tensor，数据类型和输入一致。

代码示例

import paddle
paddle.enable_static()

x = paddle.static.data(name='x', shape=[None, 16], dtype='float32', lod_level=1)
x_reshaped = paddle.static.nn.sequence_reshape(input=x, new_dim=4)