PaddlePaddle

 paddle.fluid / create_random_int_lodtensor


create_random_int_lodtensor

paddle.fluid. create_random_int_lodtensor ( recursive_seq_lens, base_shape, place, low, high ) [源代码]

创建一个包含随机整数的LoDTensor。

具体实现方法如下:

  1. 基于序列长度 recursive_seq_lensbase_shape 产生返回值的维度。返回值的第一维等于序列总长度,其余维度为 base_shape

  2. 创建一个包含随机整数的numpy数组,并作为 data 参数传入 create_lod_tensor 接口中创建LoDTensor返回。

假设我们想创建一个LoDTensor表示序列信息,共包含2个序列,维度分别为[2, 30]和[3, 30],那么序列长度 recursive_seq_lens 传入[[2, 3]],base_shape 传入[30](即除了序列长度以外的维度)。 最后返回的LoDTensor的维度为[5, 30],其中第一维5为序列总长度,其余维度为 base_shape

参数:
  • recursive_seq_lens (list[list[int]]) - 基于序列长度的LoD信息。

  • base_shape (list[int]) - 除第一维以外输出结果的维度信息。

  • place (CPUPlace|CUDAPlace) - 表示返回的LoDTensor存储在CPU或GPU place中。

  • low (int) - 随机整数的下限值。

  • high (int) - 随机整数的上限值,必须大于或等于low。

返回: 包含随机整数数据信息和序列长度信息的LoDTensor,数值范围在[low, high]之间。

返回类型: LoDTensor

代码示例

import paddle.fluid as fluid

t = fluid.create_random_int_lodtensor(recursive_seq_lens=[[2, 3]],base_shape=[30], place=fluid.CPUPlace(), low=0, high=10)
print(t.shape()) # [5, 30]

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