Identity¶
等效层。对于输入 Tensor \(X\),计算公式为:
\[Out = X\]
参数¶
args - 任意的参数(没有使用)
kwargs – 任意的关键字参数(没有使用)
形状¶
输入:形状为 \([batch\_size, n1, n2, ...]\) 的多维 Tensor。
输出:形状为 \([batch\_size, n1, n2, ...]\) 的多维 Tensor。
代码示例¶
>>> import paddle
>>> paddle.seed(100)
>>> input_tensor = paddle.randn(shape=[3, 2])
>>> layer = paddle.nn.Identity()
>>> out = layer(input_tensor)
>>> print(input_tensor)
Tensor(shape=[3, 2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[-1.41661501, 0.25904641],
[ 0.00979547, -0.30324230],
[-1.34256756, -0.76540256]])
>>> print(out)
Tensor(shape=[3, 2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[-1.41661501, 0.25904641],
[ 0.00979547, -0.30324230],
[-1.34256756, -0.76540256]])