lod_reset

paddle.fluid.layers.lod_reset(x, y=None, target_lod=None)[源代码]

根据给定的参数 ytarget_lod ,重设输入 x (LoDTensor) 的 LoD 信息。

参数

  • x (Variable) : 输入变量,类型为 Tensor 或者 LoDTensor。
  • y (Variable|None) : 当 y 非空时,输出 LoDTensor 的 LoD 信息将与 y 的 LoD 一致。
  • target_lod (list|tuple|None) : 一级 LoD,当 y 为空时,输出 LoDTensor 的 LoD 信息将与 target_lod 一致。

返回

  • Variable (LoDTensor),重设了 LoD 信息的 LoDTensor。

返回类型

  • Variable (LoDTensor)。

抛出异常

  • TypeError : 当 ytarget_lod 二者均为空时抛出此异常。
  1. * 1:
  2. x: 包含一级 LoD 信息的 LoDTensor
  3. x.lod = [[ 2, 3, 1 ]]
  4. x.data = [[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0], [6.0]]
  5. x.dims = [6, 1]
  6. y: None
  7. target_lod: [4, 2]
  8. Output: 包含一级 LoD 信息的 LoDTensor
  9. out.lod = [[4, 2]]
  10. out.data = [[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0], [6.0]]
  11. out.dims = [6, 1]
  12. * 2:
  13. x: 包含一级 LoD 信息的 LoDTensor
  14. x.lod = [[2, 3, 1]]
  15. x.data = [[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0], [6.0]]
  16. x.dims = [6, 1]
  17. y: 普通 Tensor,不含 LoD 信息
  18. y.data = [[2, 4]]
  19. y.dims = [1, 3]
  20. target_lod: y 不为空时,此参数不起作用
  21. Output: 包含一级 LoD 信息的 LoDTensor
  22. out.lod = [[2, 4]]
  23. out.data = [[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0], [6.0]]
  24. out.dims = [6, 1]
  25. * 3:
  26. x: 包含一级 LoD 信息的 LoDTensor
  27. x.lod = [[2, 3, 1]]
  28. x.data = [[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0], [6.0]]
  29. x.dims = [6, 1]
  30. y: 包含二级 LoD 信息的 LoDTensor
  31. y.lod = [[2, 2], [2, 2, 1, 1]]
  32. y.data = [[1.1], [2.1], [3.1], [4.1], [5.1], [6.1]]
  33. y.dims = [6, 1]
  34. target_lod: y 不为空时,此参数不起作用
  35. Output: 包含二级 LoD 信息的 LoDTensor
  36. out.lod = [[2, 2], [2, 2, 1, 1]]
  37. out.data = [[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0], [6.0]]
  38. out.dims = [6, 1]

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. import numpy
  3. # Graph Organizing
  4. x = fluid.layers.data(name='x', shape=[6])
  5. y = fluid.layers.data(name='y', shape=[6], lod_level=2)
  6. output = fluid.layers.lod_reset(x=x, y=y)
  7. # Create an executor using CPU as an example
  8. place = fluid.CPUPlace()
  9. exe = fluid.Executor(place)
  10. exe.run(fluid.default_startup_program())
  11. # Execute
  12. x_tensor = fluid.core.LoDTensor()
  13. x_tensor.set(numpy.ones([6]).astype(numpy.float32), place)
  14. y_ndarray = numpy.ones([6]).astype(numpy.float32)
  15. y_lod = [[2, 2], [2, 2, 1, 1]]
  16. y_tensor = fluid.create_lod_tensor(y_ndarray, y_lod, place)
  17. res, = exe.run(fluid.default_main_program(),
  18. feed={'x':x_tensor, 'y':y_tensor},
  19. fetch_list=[output],
  20. return_numpy=False)
  21. print(res)
  22. # Output Value:
  23. # lod: [[0, 2, 4], [0, 2, 4, 5, 6]]
  24. # dim: 6
  25. # layout: NCHW
  26. # dtype: float
  27. # data: [1 1 1 1 1 1]