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reshape_cn.rst

File metadata and controls

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Raw

reshape

在保持输入 x 数据不变的情况下，改变 x 的形状。

请注意，在动态图模式下，输出 Tensor 将与输入 Tensor 共享数据，并且没有 Tensor 数据拷贝的过程。 如果不希望输入与输出共享数据，请使用 Tensor.clone，例如 reshape_clone_x = x.reshape([-1]).clone() 。

在指定目标 shape 时存在一些技巧：

    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。
    1. 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。

这里有一些例子来解释它们：

  • 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 Tensor，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 Tensor，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 Tensor，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。

参数

  • x (Tensor) - N-D Tensor，数据类型为 float16, float32, float64, int16, int32, int64, int8, uint8, complex64, complex128, bfloat16 或 bool。
  • shape (listTensor) - 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。如果 shape 的类型是 list 或 tuple，它的元素可以是整数或者形状为[]的 Tensor。如果 shape 的类型是 Tensor，则是 1-D 的 Tensor。
  • name (str，可选) - 具体用法请参见 api_guide_Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回

Tensor，改变形状后的 Tensor，数据类型与 x 相同。

代码示例

COPY-FROM: paddle.reshape