stack
paddle.fluid.layers.stack
(x, axis=0)[源代码]
该OP沿 axis
轴对输入 x
进行堆叠操作。
- 例1:
输入:
x[0].shape = [1, 2]
x[0].data = [ [1.0 , 2.0 ] ]
x[1].shape = [1, 2]
x[1].data = [ [3.0 , 4.0 ] ]
x[2].shape = [1, 2]
x[2].data = [ [5.0 , 6.0 ] ]
参数:
axis = 0 #沿着第0维对输入x进行堆叠操作。
输出:
Out.shape = [3, 1, 2]
Out.data = [ [ [1.0, 2.0] ],
[ [3.0, 4.0] ],
[ [5.0, 6.0] ] ]
- 例2:
输入:
x[0].shape = [1, 2]
x[0].data = [ [1.0 , 2.0 ] ]
x[1].shape = [1, 2]
x[1].data = [ [3.0 , 4.0 ] ]
x[2].shape = [1, 2]
x[2].data = [ [5.0 , 6.0 ] ]
参数:
axis = 1 or axis = -2 #沿着第1维对输入进行堆叠操作。
输出:
Out.shape = [1, 3, 2]
Out.data = [ [ [1.0, 2.0]
[3.0, 4.0]
[5.0, 6.0] ] ]
参数
x (Variable|list(Variable)) – 输入 x 可以是单个Tensor,或是多个Tensor组成的列表。如果 x 是一个列表,那么这些Tensor的维度必须相同。 假设输入是N维Tensor
,则输出变量的维度为N+1维
。支持的数据类型: float32,float64,int32,int64。
axis (int, 可选) – 指定对输入Tensor进行堆叠运算的轴,有效
axis
的范围是:,R是输入中第一个Tensor的rank。如果
axis
< 0,则。axis默认值为0。
返回
堆叠运算后的Tensor,数据类型与输入Tensor相同。输出维度等于
维。
返回类型
Variable
代码示例
import paddle.fluid as fluid
import paddle.fluid.layers as layers
x1 = layers.data(name='x1', shape=[1, 2], dtype='int32')
x2 = layers.data(name='x2', shape=[1, 2], dtype='int32')
#对Tensor List进行堆叠
data = layers.stack([x1,x2]) # 沿着第0轴进行堆叠,data.shape=[2, 1, 2]
data = layers.stack([x1,x2], axis=1) # 沿着第1轴进行堆叠,data.shape=[1, 2, 2]
#单个Tensor的堆叠
data = layers.stack(x1) # 沿着第0轴进行堆叠,data.shape=[1, 1, 2]