sequence_slice

paddle.fluid.layers. sequence_slice ( input, offset, length, name=None ) [源代码]

实现Sequence Slice(序列切片)运算

该OP输入只能是LoDTensor, 如果您需要处理的是Tensor类型，请使用 :ref:`cn_api_fluid_layers_slice` 。 该层从给定序列中截取子序列。截取依据为所给的开始 offset （偏移量） 和子序列长 length 。

::
输入变量：
  1. input (LoDTensor):

    input.data = [[a1, a2], [b1, b2], [c1, c2], [d1, d2], [e1, e2]], input.lod = [[3, 2]], input.dims = (5, 2),

  2. offset (Variable):

    offset.data = [[0], [1]]

  3. length (Variable):

    length.data = [[2], [1]]

  4. name (str|None)

输出变量为LoDTensor：

out.data = [[a1, a2], [b1, b2], [e1, e2]], out.lod = [[2, 1]], out.dims = (3, 2).

参数:

  • input (Variable) – 输入变量，类型为LoDTensor，承载着完整的序列。数据类型为float32，float64，int32或int64。

  • offset (Variable) – 指定每个序列切片的起始索引，数据类型为int32或int64。

  • length (Variable) – 指定每个子序列的长度，数据类型为int32或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：Variable(LoDTensor) 序列切片运算结果

返回类型：变量(Variable), 数据类型与 input 一致

代码示例

import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
seqs = fluid.layers.data(name='x', shape=[10, 5],
     dtype='float32', lod_level=1)
offset = fluid.layers.assign(input=np.array([[0, 1]]).astype("int32"))
length = fluid.layers.assign(input=np.array([[2, 1]]).astype("int32"))
subseqs = fluid.layers.sequence_slice(input=seqs, offset=offset,
              length=length)