array_read

paddle.fluid.layers. array_read ( array, i ) [源代码]

该OP用于读取输入数组 cn_api_fluid_LoDTensorArray 中指定位置的数据, array 为输入的数组, i 为指定的读取位置。常与 array_write OP配合使用进行LoDTensorArray的读写。

例1:

  1. 输入:
  2. 包含4TensorLoDTensorArray,前3shape为[1],最后一个shape为[1,2]:
  3. input = ([0.6], [0.1], [0.3], [0.4, 0.2])
  4. 并且:
  5. i = [3]
  6. 输出:
  7. output = [0.4, 0.2]

参数:

  • array (Variable) - 输入的数组LoDTensorArray

  • i (Variable) - shape为[1]的1-D Tensor,表示从 array 中读取数据的位置,数据类型为int64

返回:从 array 中指定位置读取的LoDTensor或Tensor

返回类型:Variable

代码示例

  1. #先创建一个LoDTensorArray,再在指定位置写入Tensor,然后从该位置读取Tensor
  2. import paddle.fluid as fluid
  3. arr = fluid.layers.create_array(dtype='float32')
  4. tmp = fluid.layers.fill_constant(shape=[3, 2], dtype='int64', value=5)
  5. i = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype='int64', value=10)
  6. #tmp是shape为[3,2]的Tensor,将其写入空数组arr的下标10的位置,则arr的长度变为11
  7. arr = fluid.layers.array_write(tmp, i, array=arr)
  8. #读取arr的下标10的位置的数据
  9. item = fluid.layers.array_read(arr, i)
  10. #可以通过executor打印出该数据
  11. input = fluid.layers.Print(item, message="The LoDTensor of the i-th position:")
  12. main_program = fluid.default_main_program()
  13. exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
  14. exe.run(main_program)

输出结果

  1. 1569588169 The LoDTensor of the i-th position: The place is:CPUPlace
  2. Tensor[array_read_0.tmp_0]
  3. shape: [3,2,]
  4. dtype: l
  5. data: 5,5,5,5,5,5,
  6. #输出了shape为[3,2]的Tensor
  7. #dtype为对应C++数据类型,在不同环境下可能显示值不同,但本质一致
  8. #例如:如果Tensor中数据类型是int64,则对应的C++数据类型为int64_t,所以dtype值为typeid(int64_t).name(),
  9. # 其在MacOS下为'x',linux下为'l',Windows下为'__int64',都表示64位整型变量