pypto.reshape

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	√
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	√

功能说明

改变Tensor形状，改变valid_shape部分的形状(Shape)

注意事项

• 静态 shape 支持 -1：当 tensor 所有轴都是静态维度时，shape 参数支持使用 -1 自动推导一个维度

• 动态 shape 不支持 -1：当 tensor 有轴标注为 pypto.DYNAMIC 时，shape 参数不能使用 -1，必须显式指定所有维度值， 从动态轴 tensor.shape 获取的维度是 SymbolicScalar 类型，可用于 reshape 的 shape 参数

• 推荐使用 inplace 参数：当满足 inplace 的约束说明时，设置 inplace=True 可以避免额外的数据搬移

函数原型

reshape(input: Tensor,shape: List[int],*,valid_shape: Optional[List[Union[int, SymbolicScalar]]] = None, inplace: bool = False) -> Tensor

参数说明

参数名	输入/输出	说明
input	输入	源操作数。 支持的数据类型为：PyPTO支持的数据类型 不支持空Tensor，Shape Size不大于INT32_MAX。
shape	输入	目标Shape。 Shape Size不大于INT32_MAX。 - 静态 shape：支持使用 -1 自动推导一个维度。 - 动态 shape：不支持 -1，必须显式指定所有维度值。维度值可以是具体整数或 SymbolicScalar（从动态轴获取）。
valid_shape	输入	输出Tensor的有效数据的Shape，且valid_shape Size不大于INT32_MAX。
inplace	输入	是否为inplace；参数为True时，不会为输出申请新地址；

返回值说明

返回输出Tensor，Tensor的数据类型和input相同，形状(Shape)为输入参数指定的shape。

约束说明

inplace为True时，需要保证输入输出分别是当前loop的输入输出；输出不可作为整个Function的输出

调用示例

示例1：

x = pypto.tensor([2, 2], pypto.DT_FP32)
y = pypto.reshape(x, [4, 1], [2, 1])
z = pypto.add(y, 1.0)

结果示例如下：

输入数据x: [[1, 2],
            [3, 4]]
输出数据y: [[1],
            [2],
            [3],
            [4]]
输出数据z: [[2],
            [3],
            [3],
            [4]]

示例2：

x = pypto.tensor([2, 2], pypto.DT_FP32)
for _ in pypto.loop(1, name="reshape_inplace", idx_name="tmp_loop"):
    x_1 = x.reshape(x, [4], inplace=True)
for _ in pypto.loop(1, name="loop", idx_name="loop"):
    y = pypto.add(x_1, 1.0)

结果示例如下：

输入数据x: [[1, 2],
            [3, 4]]
输出数据y: [2, 3, 4, 5]