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[Hackathon 3rd No.22] add Chinese documents of paddle.incubate.sparse…
….reshape (#5360) * add sparse.reshape document * Update and rename reshape.rst to reshape_cn.rst
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4d0207c
commit dba0dad
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,42 @@ | ||
.. _cn_api_paddle_incubate_sparse_reshape: | ||
|
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reshape | ||
------------------------------- | ||
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.. py:function:: paddle.incubate.sparse.reshape(x, shape, name=None) | ||
在保持输入 ``x`` 数据不变的情况下,改变 ``x`` 的形状。 ``x`` 必须是一个 ``SparseCooTensor`` 或者 ``SparseCsrTensor`` 。 | ||
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目前只能针对输入 ``x`` 的 ``sparse dims`` 部分改变形状,但是 ``shape`` 仍必须指定为变形后的 ``Tensor`` 的完整的形状。 | ||
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注意如果 ``x`` 是一个 ``SparseCsrTensor`` , 则 ``len(shape)`` 必须为 2 或者 3。 | ||
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在指定目标 ``shape`` 时存在一些技巧: | ||
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- 1. -1 表示这个维度的值是从 ``x`` 的元素总数和剩余维度推断出来的。因此,有且只有一个维度可以被设置为-1。 | ||
- 2. 0 表示实际的维数是从 ``x`` 的对应维数中复制出来的,因此 ``shape`` 中 0 的索引值不能超过 ``x`` 的维度。 | ||
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这里有一些例子来解释它们: | ||
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- 1. 给定一个形状为[2,4,6]的三维 Tensor x ,目标形状为[6,8],则将 x 变换为形状为[6,8]的 2-D 张量,且 x 的数据保持不变。 | ||
- 2. 给定一个形状为[2,4,6]的三维 Tensor x ,目标形状为[2,3,-1,2],则将 x 变换为形状为[2,3,4,2]的 4-D 张量,且 x 的数据保持不变。在这种情况下,目标形状的一个维度被设置为 -1 ,这个维度的值是从 x 的元素总数和剩余维度推断出来的。 | ||
- 3. 给定一个形状为[2,4,6]的三维 Tensor x ,目标形状为[-1,0,3,2],则将 x 变换为形状为[2,4,3,2]的 4-D 张量,且 x 的数据保持不变。在这种情况下, 0 对应位置的维度值将从 x 的对应维数中复制,-1 对应位置的维度值由 x 的元素总数和剩余维度推断出来。 | ||
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参数 | ||
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- **x** (Tensor) - ``sparse tensor``,数据类型为 ``float32``、 ``float64``、 ``int32``、 ``int64`` 或者 ``bool``。 | ||
- **shape** (list|tuple) - 数据类型是 ``int32``。定义目标形状。目标形状最多只能有一个维度为 -1 。 | ||
- **name** (str ,可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`,一般无需设置,默认值为 None 。 | ||
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返回 | ||
::::::::: | ||
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``Tensor`` : 改变形状后的 ``Tensor``,数据类型与 ``x`` 相同。 | ||
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代码示例 | ||
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COPY-FROM: paddle.incubate.sparse.reshape |