diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/eye_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/eye_cn.rst index 3d9909df3b7..b0fb8b5ecb6 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/eye_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/eye_cn.rst @@ -3,25 +3,20 @@ eye ------------------------------- -.. py:function:: paddle.fluid.layers.eye(num_rows, num_columns=None, batch_shape=None, dtype='float32') +.. py:function:: paddle.fluid.layers.eye(num_rows, num_columns=None, batch_shape=None, dtype='float32', name=None) -:alias_main: paddle.eye -:alias: paddle.eye,paddle.tensor.eye,paddle.tensor.creation.eye -:update_api: paddle.fluid.layers.eye - - -该OP用来构建二维张量，或一个批次的二维张量。 +该OP用来构建二维Tensor，或一个批次的二维Tensor。 参数： - - **num_rows** (int) - 该批次二维张量的行数，数据类型为非负int32。 - - **num_columns** (int, 可选) - 该批次二维张量的列数，数据类型为非负int32。若为None，则默认等于num_rows。 - - **batch_shape** (list(int), 可选) - 如若提供，则返回向量的主批次维度将为batch_shape。 - - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str，可选) - 返回张量的数据类型，可为int32，int64，float16，float32，float64，默认数据类型为float32。 + - **num_rows** (int) - 该批次二维Tensor的行数，数据类型为非负int32。 + - **num_columns** (int, 可选) - 该批次二维Tensor的列数，数据类型为非负int32。若为None，则默认等于num_rows。 + - **batch_shape** (list(int), 可选) - 如若提供，则返回Tensor的主批次维度将为batch_shape。 + - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str，可选) - 返回Tensor的数据类型，可为int32，int64，float16，float32，float64，默认数据类型为float32。 + - **name** (str) – 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name` ，默认值为None。 -返回：shape为batch_shape + [num_rows, num_columns]的张量。 +返回： ``shape`` 为batch_shape + [num_rows, num_columns]的Tensor。 -返回类型：Variable（Tensor|LoDTensor）数据类型为int32，int64，float16，float32，float64的Tensor或者LoDTensor。 抛出异常： - ``TypeError``: - 如果 ``dtype`` 的类型不是float16， float32， float64， int32， int64其中之一。 diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/fill_constant_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/fill_constant_cn.rst index 5dd9044f1f7..f7af206495c 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/fill_constant_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/fill_constant_cn.rst @@ -44,6 +44,6 @@ fill_constant positive_2 = fluid.layers.fill_constant([1], "int32", 2) data3 = fluid.layers.fill_constant(shape=[1, positive_2], dtype='float32', value=1.5) # data3=[1.5, 1.5] - # attr shape is an Variable Tensor. + # attr shape is a Variable Tensor. shape = fluid.layers.fill_constant([1,2], "int32", 2) # shape=[2,2] data4 = fluid.layers.fill_constant(shape=shape, dtype='bool', value=True) # data4=[[True,True],[True,True]] diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/linspace_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/linspace_cn.rst index 9105b2ae95c..ca9775016b0 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/linspace_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/linspace_cn.rst @@ -3,22 +3,27 @@ linspace ------------------------------- -.. py:function:: paddle.fluid.layers.linspace(start, stop, num, dtype) +.. py:function:: paddle.fluid.layers.linspace(start, stop, num, dtype=None, name=None) -该OP在给定区间内返回固定数目的均匀间隔的值。 +该OP返回一个Tensor，Tensor的值为在区间start和stop上均匀间隔的num个值，输出Tensor的长度为num。 +**注意：该OP不进行梯度计算** 参数： - - **start** (float|Variable) – start是区间开始的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32或者是float64。 - - **stop** (float|Variable) – end是区间结束的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32或者是float64。 - - **num** (int|Variable) – num是给定区间内需要划分的区间数，可以是一个整型标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型需为int32。 - - **dtype** (string) – 输出Tensor的数据类型，可以是‘float32’或者是‘float64’。 + - **start** (float|Tensor) – ``start`` 是区间开始的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32或者是float64。 + - **stop** (float|Tensor) – ``end`` 是区间结束的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32或者是float64。 + - **num** (int|Tensor) – ``num`` 是给定区间内需要划分的区间数，可以是一个整型标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型需为int32。 + - **dtype** (string, 可选) – 输出Tensor的数据类型，可以是float32或者是float64，如果dtype的数据类型为None，输出Tensor数据类型为float32。 + - **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。 返回：表示等间隔划分结果的1-D Tensor，该Tensor的shape大小为 :math:`[num]` ，在mum为1的情况下，仅返回包含start元素值的Tensor。 -返回类型：Variable +抛出异常： + - ``TypeError`` - 当start或者stop的数据类型不是float32或者float64。 + - ``TypeError`` - 当num的数据类型不是float32或者float64。 + - ``TypeError`` - 当dtype的类型不是float32或者float64。 **代码示例**： diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/ones_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/ones_cn.rst index bc4b9fcc326..32a6b2a57cc 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/ones_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/ones_cn.rst @@ -5,21 +5,18 @@ ones .. py:function:: paddle.fluid.layers.ones(shape,dtype,force_cpu=False) - - - -**ones** - -该OP创建形状为 ``shape`` 、数据类型为 ``dtype`` 且值全为1的Tensor，该OP会将stop_gradient设置为True，即停止梯度更新。 +该OP创建形状为 ``shape`` 、数据类型为 ``dtype`` 且值全为1的Tensor。 参数： - - **shape** (tuple|list) - 输出Tensor的形状。 + - **shape** (tuple|list|Tensor) - 输出Tensor的形状， ``shape`` 的数据类型为int32或者int64。 - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为float16、float32、float64、int32或int64。 - - **force_cpu** (bool) – 是否强制将输出Tensor写入CPU内存。如果 ``force_cpu`` 为False，则将输出Tensor写入当前所在运算设备的内存，默认为False。 + - **force_cpu** (bool， 可选) – 是否强制将输出Tensor写入CPU内存。如果 ``force_cpu`` 为False，则将输出Tensor写入当前所在运算设备的内存，默认为False。 返回：值全为1的Tensor，数据类型和 ``dtype`` 定义的类型一致。 -返回类型：Variable +抛出异常： + - ``TypeError`` - 当 ``dtype`` 不是bool、 float16、float32、float64、int32、int64和None时。 + - ``TypeError`` - 当 ``shape`` 不是tuple、list、或者Tensor时， 当 ``shape`` 为Tensor，其数据类型不是int32或者int64时。 **代码示例**： diff --git a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/zeros_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/zeros_cn.rst index a3c7d2929b6..7206c16aceb 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/layers_cn/zeros_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/layers_cn/zeros_cn.rst @@ -5,21 +5,18 @@ zeros .. py:function:: paddle.fluid.layers.zeros(shape,dtype,force_cpu=False) - - - -**zeros** - -该OP创建形状为 ``shape`` 、数据类型为 ``dtype`` 且值全为0的Tensor，该OP会将stop_gradient设置为True，即停止梯度更新。 +该OP创建形状为 ``shape`` 、数据类型为 ``dtype`` 且值全为0的Tensor。 参数： - - **shape** (tuple|list) - 输出Tensor的形状。 + - **shape** (tuple|list|Tensor) - 输出Tensor的形状， ``shape`` 的数据类型为int32或者int64。 - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为float16、float32、float64、int32或int64。 - - **force_cpu** (bool) - 是否强制将输出Tensor写入CPU内存。如果 ``force_cpu`` 为False，则将输出Tensor写入当前所在运算设备的内存，默认为False。 + - **force_cpu** (bool， 可选) - 是否强制将输出Tensor写入CPU内存。如果 ``force_cpu`` 为False，则将输出Tensor写入当前所在运算设备的内存，默认为False。 返回：值全为0的Tensor，数据类型和 ``dtype`` 定义的类型一致。 -返回类型：Variable +抛出异常： + - ``TypeError`` - 当 ``dtype`` 不是bool、 float16、float32、float64、int32、int64和None时。 + - ``TypeError`` - 当 ``shape`` 不是tuple、list、或者Tensor时。 当 ``shape`` 为Tensor，其数据类型不是int32或者int64时。 **代码示例**： diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/eye_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/eye_cn.rst index fc2eb9620e6..87e746f9002 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/eye_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/eye_cn.rst @@ -5,17 +5,16 @@ eye .. py:function:: paddle.tensor.eye(num_rows, num_columns=None, dtype=None, name=None) -该OP用来构建二维张量(主对角线元素为1，其他元素为0)。 +该OP用来构建二维Tensor(主对角线元素为1，其他元素为0)。 参数： - - **num_rows** (int) - 生成二维张量的行数，数据类型为非负int32。 - - **num_columns** (int，可选) - 生成二维张量的列数，数据类型为非负int32。若为None，则默认等于num_rows。 - - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str， 可选) - 返回张量的数据类型，可为float16，float32，float64， int32， int64。若为None, 则默认等于float32。 + - **num_rows** (int) - 生成二维Tensor的行数，数据类型为非负int32。 + - **num_columns** (int，可选) - 生成二维Tensor的列数，数据类型为非负int32。若为None，则默认等于num_rows。 + - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str， 可选) - 返回Tensor的数据类型，可为float16，float32，float64， int32， int64。若为None, 则默认等于float32。 - **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。 -返回：shape为 [num_rows, num_columns]的张量。 +返回： ``shape`` 为 [num_rows, num_columns]的Tensor。 -返回类型：Variable（Tensor），数据类型为dtype指定的类型。 抛出异常： - ``TypeError``: - 如果 ``dtype`` 的类型不是float16， float32， float64， int32， int64其中之一。 @@ -26,8 +25,8 @@ eye .. code-block:: python import paddle - paddle.enable_imperative() - data = paddle.eye(3, dtype='int32') # paddle.eye 等价于 paddle.tensor.eye + paddle.enable_imperative() # Now we are in imperative mode + data = paddle.eye(3, dtype='int32') # [[1 0 0] # [0 1 0] # [0 0 1]] diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/full_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/full_cn.rst index a99eb47db38..68dc4d658d9 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/full_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/full_cn.rst @@ -5,27 +5,22 @@ full .. py:function:: paddle.full(shape, fill_value, dtype=None, name=None) -:alias_main: paddle.full -:alias: paddle.full,paddle.tensor.full,paddle.tensor.creation.full -:update_api: paddle.fluid.layers.fill_constant - -该OP创建形状大小为shape并且数据类型为dtype的张量，其中元素值均为 ``fill_value``。 +该OP创建形状大小为shape并且数据类型为dtype的Tensor，其中元素值均为 ``fill_value``。 参数： - - **shape** (list|tuple|Variable) – 指定创建张量的形状(shape), 数据类型为int32 或者int64。 - - **fill_value** (bool|float|int|Variable) - 用于初始化输出张量的常量数据的值。注意：该参数不可超过输出变量数据类型的表示范围。 + - **shape** (list|tuple|Tensor) – 指定创建Tensor的形状(shape), 数据类型为int32 或者int64。 + - **fill_value** (bool|float|int|Tensor) - 用于初始化输出Tensor的常量数据的值。注意：该参数不可超过输出变量数据类型的表示范围。 - **dtype** （np.dtype|core.VarDesc.VarType|str， 可选）- 输出变量的数据类型。若为None，则输出变量的数据类型和输入变量相同，默认值为None。 - **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。 返回：返回一个存储结果的Tensor，数据类型和dtype相同。 -返回类型：Variable 抛出异常： - ``TypeError``: - 如果 ``dtype`` 的类型不是bool, float16, float32, float64, int32, int64其中之一。 - - ``TypeError``: - 如果 ``shape`` 的类型不是list或tuple或Variable。 + - ``TypeError``: - 如果 ``shape`` 的类型不是list或tuple或Tensor。当 ``shape`` 是Tensor的时候，其数据类型不是int32或者int64时。 **代码示例**： @@ -38,18 +33,18 @@ full #[[0] # [0]] - # attr shape is a list which contains Variable Tensor. + # attr shape is a list which contains Tensor. positive_3 = paddle.fill_constant([1], "int32", 2) data3 = paddle.full(shape=[1, positive_2], dtype='float32', fill_value=1.5) # [[1.5 1.5]] - # attr shape is an Variable Tensor. + # attr shape is a Tensor. shape = paddle.fill_constant([2], "int32", 2) data4 = paddle.full(shape=shape, dtype='bool', fill_value=True) # [[True True] # [True True]] - # attr fill_value is an Variable Tensor. + # attr fill_value is a Tensor. val = paddle.fill_constant([1], "float32", 2.0) data5 = paddle.full(shape=[2,1], fill_value=val, dtype='float32') i # [[2.0] diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/full_like_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/full_like_cn.rst index a5445dca343..f0f26348adf 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/full_like_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/full_like_cn.rst @@ -5,24 +5,20 @@ full_like .. py:function:: paddle.full_like(x, fill_value, dtype=None, name=None) -:alias_main: paddle.full_like -:alias: paddle.full_like,paddle.tensor.full_like,paddle.tensor.creation.full_like -该OP创建一个和x具有相同的形状和数据类型的张量，其中元素值均为 ``fill_value``。 +该OP创建一个和 ``x`` 具有相同的形状并且数据类型为 ``dtype`` 的Tensor，其中元素值均为 ``fill_value`` , 当 ``dtype`` 为None的时候，Tensor数据类型和输入 ``x`` 相同。 参数： - - **x** (Variable) – 输入张量, 输出张量和x具有相同的形状，x的数据类型可以是bool，float16，float32，float64，int32，int64。 + - **x** (Tensor) – 输入Tensor, 输出Tensor和x具有相同的形状，x的数据类型可以是bool，float16，float32，float64，int32，int64。 - **fill_value** (bool|float|int) - 用于初始化输出张量的常量数据的值。注意：该参数不可超过输出变量数据类型的表示范围。 - **dtype** （np.dtype|core.VarDesc.VarType|str， 可选）- 输出变量的数据类型。若参数为None，则输出变量的数据类型和输入变量相同，默认值为None。 - **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。 返回：返回一个存储结果的Tensor，数据类型和dtype相同。 -返回类型：Variable - 抛出异常： - - ``TypeError``: - 当dtype不是bool、float16、float32、float64、int32、int64其中之一。 - - ``TypeError``: - 如果 ``shape`` 的类型不是list或tuple或Varibable。 + - ``TypeError``: - 当 ``x`` 的数据类型不是bool、float16、float32、float64、int32、int64其中之一。 + - ``TypeError``: - 当 ``dtype`` 不是bool、float16、float32、float64、int32、int64或者None其中之一。 **代码示例**： diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/index_select_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/index_select_cn.rst index 9963de68368..077baf49bd0 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/index_select_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/index_select_cn.rst @@ -5,25 +5,22 @@ index_select .. py:function:: paddle.index_select(x, index, axis=0, name=None) -:alias_main: paddle.index_select -:alias: paddle.index_select,paddle.tensor.index_select,paddle.tensor.search.index_select - -该OP沿着指定维度 ``axis`` 对输入 ``input`` 进行索引，取 ``index`` 中指定的相应项，然后返回到一个新的张量。这里 ``index`` 是一个 ``1-D`` 张量。除 ``axis`` 维外，返回的张量其余维度大小同输入 ``input`` ， ``axis`` 维大小等于 ``index`` 的大小。 +该OP沿着指定轴 ``axis`` 对输入 ``x`` 进行索引，取 ``index`` 中指定的相应项，创建并返回到一个新的Tensor。这里 ``index`` 是一个 ``1-D`` Tensor。除 ``axis`` 轴外，返回的Tensor其余维度大小和输入 ``x``相等 ， ``axis`` 维度的大小等于 ``index`` 的大小。 **参数**： - - **x** （Variable）– 输入张量。x的数据类型可以是float32，float64，int32，int64。 - - **index** （Variable）– 包含索引下标的一维张量。 - - **axis** (int, optional) – 索引轴，若未指定，则默认选取第0维。 + - **x** （Tensor）– 输入Tensor。 ``x`` 的数据类型可以是float32，float64，int32，int64。 + - **index** （Tensor）– 包含索引下标的一维Tensor。 + - **axis** (int, 可选) – 索引轴，若未指定，则默认选取第0维。 - **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。 **返回**： - -**Variable**: 数据类型同输入。 + -**Tensor**: 返回一个数据类型同输入的Tensor。 抛出异常： - - ``TypeError`` - 当x或者index的类型不是Variable。 - - ``TypeError`` - 当x的数据类型不是float32、float64、int32、int64其中之一或者index的数据类型不是int32、int64其中之一。 + - ``TypeError`` - 当 ``x`` 或者 ``index`` 的类型不是Tensor。 + - ``TypeError`` - 当 ``x`` 的数据类型不是float32、float64、int32、int64其中之一或者 ``index`` 的数据类型不是int32、int64其中之一。 **代码示例**： diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/linspace_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/linspace_cn.rst index c08a0dc8a24..7c228c413e9 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/linspace_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/linspace_cn.rst @@ -6,20 +6,19 @@ linspace .. py:function:: paddle.linspace(start, stop, num, dtype=None, name=None) :alias_main: paddle.linspace -:alias: paddle.linspace,paddle.tensor.linspace,paddle.tensor.creation.linspace -:update_api: paddle.fluid.layers.linspace +:alias: paddle.tensor.linspace, paddle.tensor.creation.linspace -该OP在给定区间内返回固定数目的均匀间隔的值。 +该OP返回一个Tensor，Tensor的值为在区间start和stop上均匀间隔的num个值，输出Tensor的长度为num。 **注意：该OP不进行梯度计算** 参数： - - **start** (float|Variable) – start是区间开始的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32或者是float64。 - - **stop** (float|Variable) – end是区间结束的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32或者是float64。 - - **num** (int|Variable) – num是给定区间内需要划分的区间数，可以是一个整型标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型需为int32。 - - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str，可选) – 输出Tensor的数据类型，可以是‘float32’或者是‘float64’。如果dtype为None，默认类型为float32。 + - **start** (float|Tensor) – ``start`` 是区间开始的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32或者是float64。 + - **stop** (float|Tensor) – ``end`` 是区间结束的变量，可以是一个浮点标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型可以是float32或者是float64。 + - **num** (int|Tensor) – ``num`` 是给定区间内需要划分的区间数，可以是一个整型标量，或是一个shape为[1]的Tensor，该Tensor的数据类型需为int32。 + - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str，可选) – 输出Tensor的数据类型，可以是float32或者是float64。如果dtype为None，默认类型为float32。 - **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。 返回：输出结果的数据类型是float32或float64，表示等间隔划分结果的1-D Tensor，该Tensor的shape大小为 :math:`[num]` ，在mum为1的情况下，仅返回包含start元素值的Tensor。 diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/ones_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/ones_cn.rst index f830089c723..fa13c3412fd 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/ones_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/ones_cn.rst @@ -5,27 +5,21 @@ ones .. py:function:: paddle.ones(shape, dtype=None) -:alias_main: paddle.ones -:alias: paddle.ones,paddle.tensor.ones,paddle.tensor.creation.ones -:update_api: paddle.fluid.layers.ones - - 该OP创建形状为 ``shape`` 、数据类型为 ``dtype`` 且值全为1的Tensor。 参数： - - **shape** (tuple|list|Variable) - 输出Tensor的形状，数据类型为int32或者int64。 - - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str， 可选) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为float16、float32、float64、int32或int64。如果dtype为None，默认数据类型为float32。 + - **shape** (tuple|list|Tensor) - 输出Tensor的形状， ``shape`` 的数据类型为int32或者int64。 + - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str， 可选) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为bool、 float16、float32、float64、int32或int64。如果 ``dtype`` 为None，默认数据类型为float32。 - **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。 返回：值全为1的Tensor，数据类型和 ``dtype`` 定义的类型一致。 -返回类型：Variable 抛出异常： - - ``TypeError`` - 当dtype不是float16、float32、float64、int32或int64中的一个的时候 - - ``TypeError`` - 当shape 不是tuple、list、或者Variable的时候。 + - ``TypeError`` - 当 ``dtype`` 不是bool、 float16、float32、float64、int32、int64和None时。 + - ``TypeError`` - 当 ``shape`` 不是tuple、list、或者Tensor的时， 当 ``shape`` 为Tensor时，其数据类型不是int32或者int64。 **代码示例**： diff --git a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/zeros_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/zeros_cn.rst index 0734e744979..cf3b97866f4 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/zeros_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/tensor_cn/zeros_cn.rst @@ -3,31 +3,40 @@ zeros ------------------------------- -.. py:function:: paddle.zeros(shape, dtype, out=None, device=None) - -:alias_main: paddle.zeros -:alias: paddle.zeros,paddle.tensor.zeros,paddle.tensor.creation.zeros -:update_api: paddle.fluid.layers.zeros +.. py:function:: paddle.zeros(shape, dtype=None, name=None) 该OP创建形状为 ``shape`` 、数据类型为 ``dtype`` 且值全为0的Tensor。 参数： - - **shape** (tuple|list) - 输出Tensor的形状。 - - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为float16、float32、float64、int32或int64。 - - **out** (Variable, 可选) – 指定存储运算结果的Tensor。如果设置为None或者不设置，将创建新的Tensor存储运算结果，默认值为None。 - - **device** (str，可选) – 选择在哪个设备运行该操作，可选值包括None，'cpu'和'gpu'。如果 ``device`` 为None，则将选择运行Paddle程序的设备，默认为None。 + - **shape** (tuple|list|Tensor) - 输出Tensor的形状， ``shape`` 的数据类型为int32或者int64。 + - **dtype** (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str) - 输出Tensor的数据类型，数据类型必须为bool、float16、float32、float64、int32或int64。 返回：值全为0的Tensor，数据类型和 ``dtype`` 定义的类型一致。 -返回类型：Variable +抛出异常： + - ``TypeError`` - 当 ``dtype`` 不是bool、 float16、float32、float64、int32、int64和None时。 + - ``TypeError`` - 当 ``shape`` 不是tuple、list、或者Tensor时， 当 ``shape`` 为Tensor，其数据类型不是int32或者int64时。 **代码示例**： .. code-block:: python import paddle - data = paddle.zeros(shape=[3, 2], dtype='float32') # [[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]] - data = paddle.zeros(shape=[2, 2], dtype='float32', device='cpu') # [[0., 0.], [0., 0.]] + paddle.enable_imperative() # Now we are in imperative mode + data = paddle.zeros(shape=[3, 2], dtype='float32') + # [[0. 0.] + # [0. 0.] + # [0. 0.]] + + data = paddle.zeros(shape=[2, 2]) + # [[0. 0.] + # [0. 0.]] + + # shape is a Tensor + shape = paddle.fill_constant(shape=[2], dtype='int32', value=2) + data3 = paddle.ones(shape=shape, dtype='int32') + # [[0 0] + # [0 0]]