index_fill¶

paddle. index_fill ( x, index, axis, value, name=None ) [源代码] ¶

依据指定的轴 axis 和索引 indices 将指定位置的 x 填充为 value 。

图解说明：

一个形状为 [3, 3] 的二维张量，通过 index_fill 操作，当 axis = 0，索引张量 index 为 [0, 2]，填充值 value = -1 时，将第一行和第三行的所有元素填充为 -1，从而得到形状仍为 [3, 3] 但元素部分改变的新张量。

参数¶

x （Tensor）– 输入 Tensor。 x 的数据类型可以是 float16, float32，float64，int32，int64。

index （Tensor）– 包含索引下标的 1-D Tensor。数据类型可以是 int32，int64。

axis (int) – 索引轴。数据类型为 int。

value （float）– 用于填充目标张量的值。

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¶

Tensor，返回一个数据类型同输入的 Tensor。

代码示例¶

          >>> import paddle
>>> input_tensor = paddle.to_tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype='int64')
>>> index = paddle.to_tensor([0, 2], dtype="int32")
>>> value = -1
>>> res = paddle.index_fill(input_tensor, index, 0, value)
>>> print(input_tensor)
Tensor(shape=[3, 3], dtype=int64, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
       [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]])
>>> print(res)
Tensor(shape=[3, 3], dtype=int64, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
       [[-1, -1, -1],
        [ 4,  5,  6],
        [-1, -1, -1]])

         

更多关于 outplace 操作的介绍请参考 3.1.3 原位（Inplace）操作和非原位（Outplace）操作的区别了解详情。

使用本API的教程文档¶

PyTorch 写法