Operator

在飞桨（PaddlePaddle，以下简称Paddle）中，所有对数据的操作都由Operator表示

为了便于用户使用，在Python端，Paddle中的Operator被封装入 paddle.fluid.layers ， paddle.fluid.nets 等模块。

因为一些常见的对Tensor的操作可能是由更多基础操作构成，为了提高使用的便利性，框架内部对基础 Operator 进行了一些封装，包括创建 Operator 依赖可学习参数，可学习参数的初始化细节等，减少用户重复开发的成本。

例如用户可以利用 paddle.fluid.layers.elementwise_add() 实现两个输入Tensor的加法运算：

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. import numpy
  4. a = fluid.data(name="a",shape=[1],dtype='float32')
  5. b = fluid.data(name="b",shape=[1],dtype='float32')
  7. result = fluid.layers.elementwise_add(a,b)
  9. # 定义执行器，并且制定执行的设备为CPU
  10. cpu = fluid.core.CPUPlace()
  11. exe = fluid.Executor(cpu)
  12. exe.run(fluid.default_startup_program())
  14. x = numpy.array([5]).astype("float32")
  15. y = numpy.array([7]).astype("float32")
  17. outs = exe.run(
  18.         feed={'a':x,'b':y},
  19.         fetch_list=[result])
  20. # 打印输出结果，[array([12.], dtype=float32)]
  21. print( outs )

如果想获取网络执行过程中的a，b的具体值，可以将希望查看的变量添加在fetch_list中。

  1. #执行计算
  2. outs = exe.run(
  3.     feed={'a':x,'b':y},
  4.     fetch_list=[a,b,result])
  5. #查看输出结果
  6. print( outs )

输出结果：

  1. [array([5.], dtype=float32), array([7.], dtype=float32), array([12.], dtype=float32)]