im2sequence

• im2sequence(input, filter_size=1, stride=1, padding=0, input_image_size=None, out_stride=1, name=None)[源代码]

该OP使用 filter 扫描输入的Tensor并将输入Tensor转换成序列，返回值的 shape={input.batch_size output_height output_width, filter_size_height filter_size_width input.channels} 。返回值的timestep的个数为 output_height output_width ， 每个timestep的维度是 filter_size_height filter_size_width * input.channels 。其中 output_height 和 output_width 由以下式计算:

其中符号的意义如下所示。

• 参数:
• • filter_size (int32 | List[int32]) - 滤波器大小。如果 filter_size 是一个List，它必须包含两个整数 [filter_size_height, filter_size_width] 。如果 filter_size 是一个int32, 则滤波器大小是 [filter_size, filter_size] , 默认值为1。
  • stride (int32 | List[int32]) - 步长大小。如果stride是一个List，它必须包含两个整数 [stride_height,stride_width] 。如果stride是一个int32, 则步长大小是 [stride, stride] , 默认值为1。
  • padding (int32 | List[int32]) - 填充大小。如果padding是一个List，它可以包含四个整数 [padding_up, padding_left, padding_down, padding_right] ，当包含两个整数 [padding_height, padding_width] 时，可展开为 [padding_height, padding_width, padding_height, padding_width] 。如果padding是一个int, 可展开为 [padding, padding, padding, padding] 。默认值为0。
  • input_image_size (Variable, 可选) - 2-D Tensor, 输入图像的实际大小, 它的维度为 [batchsize，2] 。当该参数不为None时，可用于batch inference。默认值为None.
  • name (str, 可选) - 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 ，缺省值为None。

返回类型: Variable

import paddle.fluid as fluid
data = fluid.layers.data(name='data', shape=[3, 32, 32],
                         dtype='float32')
    input=data, stride=[1, 1], filter_size=[2, 2])