mindspore.ops.reverse_sequence
- mindspore.ops.reverse_sequence(x, seq_lengths, seq_dim, batch_dim=0)[源代码]
对输入序列进行部分反转。
- 参数:
x (Tensor) - 输入需反转的数据,其数据类型支持包括bool在内的所有数值型。
seq_lengths (Tensor) - 指定反转长度,为一维向量,其数据类型为int32或int64。
seq_dim (int) - 指定反转的维度,此值为必填参数。
batch_dim (int) - 指定切片维度。默认值:
0
。
- 返回:
Tensor,shape和数据类型与输入 x 相同。
- 异常:
TypeError - seq_dim 或 batch_dim 不是int。
ValueError - 如果 \(len(seq\_lengths) != x.shape[batch\_dim]\)。
ValueError - 如果 \(batch\_dim == seq\_dim\)。
ValueError - 如果 \(seq\_dim < 0\) 或 \(seq\_dim >= len(x.shape)\)。
ValueError - 如果 \(batch\_dim < 0\) 或 \(batch\_dim >= len(x.shape)\)。
RuntimeError - 如果 seq_lengths 中的任意一个值小于0。
RuntimeError - 如果 seq_lengths 中的任意一个值大于 x.shape[seq_dim] 。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> import mindspore >>> import numpy as np >>> from mindspore import Tensor, ops >>> x = Tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), mindspore.float32) >>> seq_lengths = Tensor(np.array([1, 2, 3])) >>> output = ops.reverse_sequence(x, seq_lengths, seq_dim=1) >>> print(output) [[1. 2. 3.] [5. 4. 6.] [9. 8. 7.]] >>> x = Tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), mindspore.float32) >>> seq_lengths = Tensor(np.array([1, 2, 3])) >>> output = ops.reverse_sequence(x, seq_lengths, seq_dim=0, batch_dim=1) >>> print(output) [[1. 5. 9.] [4. 2. 6.] [7. 8. 3.]] >>> x = Tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), mindspore.float32) >>> seq_lengths = Tensor(np.array([2, 2, 3])) >>> output = ops.reverse_sequence(x, seq_lengths, seq_dim=1) >>> print(output) [[2. 1. 3.] [5. 4. 6.] [9. 8. 7.]] >>> x = Tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), mindspore.float32) >>> seq_lengths = Tensor(np.array([3, 2, 3])) >>> output = ops.reverse_sequence(x, seq_lengths, seq_dim=1) >>> print(output) [[3. 2. 1.] [5. 4. 6.] [9. 8. 7.]] >>> x = Tensor(np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]), mindspore.float32) >>> seq_lengths = Tensor(np.array([4, 4])) >>> output = ops.reverse_sequence(x, seq_lengths, seq_dim=1) >>> print(output) [[4. 3. 2. 1.] [8. 7. 6. 5.]]