重塑

Reshape - 23

版本

  • 名称: Reshape (GitHub)

  • 域: main

  • 自版本: 23

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本 23起可用。

摘要

类似于 numpy.reshape 重塑输入张量。第一个输入是数据张量，第二个输入是指定输出形状的形状张量。它输出重塑后的张量。新形状最多可以有一个维度为 -1。在这种情况下，该值从张量的尺寸和其余维度推断得出。维度也可以为 0，在这种情况下，实际维度值保持不变（即取自输入张量）。如果设置了“allowzero”，并且新形状包含 0，则维度将明确设置为零（即不取自输入张量）。形状（第二个输入）可以是空形状，这意味着转换为标量。输入张量的形状和输出张量的形状必须具有相同的元素数量。

如果设置了属性“allowzero”，则指定形状包含零值和 -1 都是无效的，因为对应于 -1 的维度的值无法唯一确定。

属性

  • allowzero - INT（默认值为 '0'）

    （可选）默认情况下，当“shape”输入中的任何值等于零时，相应的维度值会动态地从输入张量复制。allowzero=1 表示如果“shape”输入中的任何值设置为零，则零值将被尊重，类似于 NumPy。

输入

  • data (异构) - T

    输入张量。

  • shape (异构) - tensor(int64)

    指定输出的形状。

输出

  • reshaped (异构) - T

    重塑后的数据。

类型约束

  • T in ( tensor(bfloat16), tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(float4e2m1), tensor(float8e4m3fn), tensor(float8e4m3fnuz), tensor(float8e5m2), tensor(float8e5m2fnuz), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int4), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint4), tensor(uint64), tensor(uint8) )

    将输入和输出类型约束为所有张量类型。

Reshape - 21

版本

  • 名称: Reshape (GitHub)

  • 域: main

  • 自版本: 21

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本 21起可用。

摘要

类似于 numpy.reshape 重塑输入张量。第一个输入是数据张量，第二个输入是指定输出形状的形状张量。它输出重塑后的张量。新形状最多可以有一个维度为 -1。在这种情况下，该值从张量的尺寸和其余维度推断得出。维度也可以为 0，在这种情况下，实际维度值保持不变（即取自输入张量）。如果设置了“allowzero”，并且新形状包含 0，则维度将明确设置为零（即不取自输入张量）。形状（第二个输入）可以是空形状，这意味着转换为标量。输入张量的形状和输出张量的形状必须具有相同的元素数量。

如果设置了属性“allowzero”，则指定形状包含零值和 -1 都是无效的，因为对应于 -1 的维度的值无法唯一确定。

属性

  • allowzero - INT（默认值为 '0'）

    （可选）默认情况下，当“shape”输入中的任何值等于零时，相应的维度值会动态地从输入张量复制。allowzero=1 表示如果“shape”输入中的任何值设置为零，则零值将被尊重，类似于 NumPy。

输入

  • data (异构) - T

    输入张量。

  • shape (异构) - tensor(int64)

    指定输出的形状。

输出

  • reshaped (异构) - T

    重塑后的数据。

类型约束

  • T in ( tensor(bfloat16), tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(float8e4m3fn), tensor(float8e4m3fnuz), tensor(float8e5m2), tensor(float8e5m2fnuz), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int4), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint4), tensor(uint64), tensor(uint8) )

    将输入和输出类型约束为所有张量类型。

Reshape - 19

版本

  • 名称: Reshape (GitHub)

  • 域: main

  • 自版本: 19

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自版本 19起可用。

摘要

类似于 numpy.reshape 重塑输入张量。第一个输入是数据张量，第二个输入是指定输出形状的形状张量。它输出重塑后的张量。新形状最多可以有一个维度为 -1。在这种情况下，该值从张量的尺寸和其余维度推断得出。维度也可以为 0，在这种情况下，实际维度值保持不变（即取自输入张量）。如果设置了“allowzero”，并且新形状包含 0，则维度将明确设置为零（即不取自输入张量）。形状（第二个输入）可以是空形状，这意味着转换为标量。输入张量的形状和输出张量的形状必须具有相同的元素数量。

如果设置了属性“allowzero”，则指定形状包含零值和 -1 都是无效的，因为对应于 -1 的维度的值无法唯一确定。

属性

  • allowzero - INT（默认值为 '0'）

    （可选）默认情况下，当“shape”输入中的任何值等于零时，相应的维度值会动态地从输入张量复制。allowzero=1 表示如果“shape”输入中的任何值设置为零，则零值将被尊重，类似于 NumPy。

输入

  • data (异构) - T

    输入张量。

  • shape (异构) - tensor(int64)

    指定输出的形状。

输出

  • reshaped (异构) - T

    重塑后的数据。

类型约束

  • T 在 ( tensor(bfloat16), tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(float8e4m3fn), tensor(float8e4m3fnuz), tensor(float8e5m2), tensor(float8e5m2fnuz), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) ) 中

    将输入和输出类型约束为所有张量类型。

重塑 - 14

版本

  • 名称: Reshape (GitHub)

  • 域: main

  • since_version: 14

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的算子自 **版本 14** 起可用。

摘要

类似于 numpy.reshape 重塑输入张量。第一个输入是数据张量，第二个输入是指定输出形状的形状张量。它输出重塑后的张量。新形状最多可以有一个维度为 -1。在这种情况下，该值从张量的尺寸和其余维度推断得出。维度也可以为 0，在这种情况下，实际维度值保持不变（即取自输入张量）。如果设置了“allowzero”，并且新形状包含 0，则维度将明确设置为零（即不取自输入张量）。形状（第二个输入）可以是空形状，这意味着转换为标量。输入张量的形状和输出张量的形状必须具有相同的元素数量。

如果设置了属性“allowzero”，则指定形状包含零值和 -1 都是无效的，因为对应于 -1 的维度的值无法唯一确定。

属性

  • allowzero - INT（默认值为 '0'）

    （可选）默认情况下，当“shape”输入中的任何值等于零时，相应的维度值会动态地从输入张量复制。allowzero=1 表示如果“shape”输入中的任何值设置为零，则零值将被尊重，类似于 NumPy。

输入

  • data (异构) - T

    输入张量。

  • shape (异构) - tensor(int64)

    指定输出的形状。

输出

  • reshaped (异构) - T

    重塑后的数据。

类型约束

  • T 在 ( tensor(bfloat16), tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) ) 中

    将输入和输出类型约束为所有张量类型。

重塑 - 13

版本

  • 名称: Reshape (GitHub)

  • 域: main

  • since_version: 13

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的算子自 **版本 13** 起可用。

摘要

类似于 numpy.reshape 对输入张量进行重塑。第一个输入是数据张量，第二个输入是指定输出形状的形状张量。它输出重塑后的张量。新形状最多只能有一个维度为 -1。在这种情况下，该值根据张量的尺寸和其余维度推断得出。维度也可以为 0，在这种情况下，实际维度值保持不变（即取自输入张量）。形状（第二个输入）可以是空形状，这意味着转换为标量。输入张量的形状和输出张量的形状需要具有相同的元素数量。

输入

  • data (异构) - T

    输入张量。

  • shape (异构) - tensor(int64)

    指定输出的形状。

输出

  • reshaped (异构) - T

    重塑后的数据。

类型约束

  • T 在 ( tensor(bfloat16), tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) ) 中

    将输入和输出类型约束为所有张量类型。

重塑 - 5

版本

  • 名称: Reshape (GitHub)

  • 域: main

  • since_version: 5

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的算子自 **版本 5** 起可用。

摘要

类似于 numpy.reshape 对输入张量进行重塑。第一个输入是数据张量，第二个输入是指定输出形状的形状张量。它输出重塑后的张量。新形状最多只能有一个维度为 -1。在这种情况下，该值根据张量的尺寸和其余维度推断得出。维度也可以为 0，在这种情况下，实际维度值保持不变（即取自输入张量）。形状（第二个输入）可以是空形状，这意味着转换为标量。输入张量的形状和输出张量的形状需要具有相同的元素数量。

输入

  • data (异构) - T

    输入张量。

  • shape (异构) - tensor(int64)

    指定输出的形状。

输出

  • reshaped (异构) - T

    重塑后的数据。

类型约束

  • T 在 ( tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) ) 中

    将输入和输出类型约束为所有张量类型。

重塑 - 1

版本

  • 名称: Reshape (GitHub)

  • 域: main

  • since_version: 1

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • shape inference: False

此版本的算子自 **版本 1** 起可用。

摘要

类似于 numpy.reshape 对输入张量进行重塑。它接收一个张量作为输入和一个参数 shape。它输出重塑后的张量。新形状最多只能有一个维度为 -1。在这种情况下，该值根据张量的尺寸和其余维度推断得出。维度也可以为 0，在这种情况下，实际维度值保持不变（即取自输入张量）。形状（第二个输入）可以是空形状，这意味着转换为标量。输入张量的形状和输出张量的形状需要具有相同的元素数量。

属性

  • consumed_inputs - INTS :

    旧版优化属性。

  • shape - INTS :

    新形状

输入

  • data (异构) - T

    输入张量。

输出

  • reshaped (异构) - T

    重塑后的数据。

类型约束

  • T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) ) 中

    将输入和输出类型约束为浮点张量。