sequence_unpad

paddle.fluid.layers.sequence_unpad ( x, length, name=None ) [源代码]

注解

该OP的输入为Tensor，输出为LoDTensor。该OP用于移除填充元素，与之对应，还存在进行数据填充的OP sequence_pad，详情见： sequence_pad

该OP根据length的信息，将input中padding（填充）元素移除，并且返回一个LoDTensor。

  1. 示例：
  3. 给定输入变量 ``x`` :
  4.     x.data = [[ 1.0,  2.0,  3.0,  4.0,  5.0],
  5.               [ 6.0,  7.0,  8.0,  9.0, 10.0],
  6.               [11.0, 12.0, 13.0, 14.0, 15.0]],
  8. 其中包含 3 个被填充到长度为5的序列，实际长度由输入变量 ``length`` 指明，其中，x的维度为[3,4]，length维度为[3]，length的第0维与x的第0维一致：
  10.     length.data = [2, 3, 4],
  12. 则去填充（unpad）后的输出变量为：
  14.     out.data = [[1.0, 2.0, 6.0, 7.0, 8.0, 11.0, 12.0, 13.0, 14.0]]
  15.     out.lod = [[0, 2, 5, 9]]

参数:

  • x (Variable) – 包含填充元素的Tensor，其维度大小不能小于2，支持的数据类型：float32, float64,int32, int64。

  • length (Variable) – 存储每个样本实际长度信息的1D Tesnor，该Tensor维度的第0维必须与x维度的第0维一致。支持的数据类型：int64。

  • name (str，可选) – 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，默认值为None。

返回：将输入的填充元素移除，并返回一个LoDTensor，其递归序列长度与length参数的信息一致，其数据类型和输入一致。

返回类型：Variable

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. import numpy
  4. # example 1:
  5. x = fluid.data(name='x', shape=[10, 5], dtype='float32')
  6. len = fluid.data(name='length', shape=[10], dtype='int64')
  7. out = fluid.layers.sequence_unpad(x=x, length=len)
  9. # example 2:
  10. # 使用sequence_pad填充数据
  11. input = fluid.data(name='input', shape=[10, 5], dtype='float32', lod_level=1)
  12. pad_value = fluid.layers.assign(input=numpy.array([0.0], dtype=numpy.float32))
  13. pad_data, len = fluid.layers.sequence_pad(x=input, pad_value=pad_value)
  15. #使用sequence_unpad移除填充数据
  16. unpad_data = fluid.layers.sequence_unpad(x=pad_data, length=len)