Shape

Shape - 24

版本

  • 名称: Shape (GitHub)

  • 域: main

  • 起始版本：24

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的操作符已可用于版本 24 及以上。

摘要

接收一个张量作为输入，并输出一个包含输入张量形状的 1D int64 张量。可选的 start 和 end 属性可用于计算输入张量形状的切片。如果省略 start 轴，则切片从轴 0 开始。如果指定了 end 轴，则它是排他的（返回的值将不包含该轴的大小）。如果省略 end 轴，则包含直到最后一个轴的轴。负轴表示从最后一个轴开始倒数。请注意，轴将被限制在 [0, r] 的范围内，其中 r 是输入张量的秩（在负轴情况下加上 r 之后）。因此，指定任何大于 r 的 end 值等同于指定 end 值为 r，指定任何小于 -r 的 start 值等同于指定 start 值为 0。如果 start > end，则结果将是空形状。

示例

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
No attributes specified.
Output: [2, 3, 4]

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
start: -1
Output: [4]

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
end: -1
Output: [2, 3]

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
start: 1
end: 2
Output: [3]

属性

  • end - INT :

    (可选) 用于切片形状的结束轴。负值表示从后面倒数维度。如果省略，则包含直到（包括）最后一个维度的大小。

  • start - INT (默认值为 '0')

    (可选) 用于切片形状的起始轴。默认值为 0。负值表示从后面倒数维度。

输入

  • data (异构) - T

    一个输入张量。

输出

  • shape (异构) - T1

    输入张量的形状

类型约束

  • T 在 ( 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(float8e8m0), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int4), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint4), tensor(uint64), tensor(uint8) )

    输入张量可以是任意类型。

  • T1 在 ( tensor(int64) )

    将输出约束为 int64 张量。

Shape - 23

版本

  • 名称: Shape (GitHub)

  • 域: main

  • 起始版本：23

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的操作符已可用于版本 23 及以上。

摘要

接收一个张量作为输入，并输出一个包含输入张量形状的 1D int64 张量。可选的 start 和 end 属性可用于计算输入张量形状的切片。如果省略 start 轴，则切片从轴 0 开始。如果指定了 end 轴，则它是排他的（返回的值将不包含该轴的大小）。如果省略 end 轴，则包含直到最后一个轴的轴。负轴表示从最后一个轴开始倒数。请注意，轴将被限制在 [0, r] 的范围内，其中 r 是输入张量的秩（在负轴情况下加上 r 之后）。因此，指定任何大于 r 的 end 值等同于指定 end 值为 r，指定任何小于 -r 的 start 值等同于指定 start 值为 0。如果 start > end，则结果将是空形状。

示例

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
No attributes specified.
Output: [2, 3, 4]

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
start: -1
Output: [4]

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
end: -1
Output: [2, 3]

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
start: 1
end: 2
Output: [3]

属性

  • end - INT :

    (可选) 用于切片形状的结束轴。负值表示从后面倒数维度。如果省略，则包含直到（包括）最后一个维度的大小。

  • start - INT (默认值为 '0')

    (可选) 用于切片形状的起始轴。默认值为 0。负值表示从后面倒数维度。

输入

  • data (异构) - T

    一个输入张量。

输出

  • shape (异构) - T1

    输入张量的形状

类型约束

  • T 在 ( 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) )

    输入张量可以是任意类型。

  • T1 在 ( tensor(int64) )

    将输出约束为 int64 张量。

Shape - 21

版本

  • 名称: Shape (GitHub)

  • 域: main

  • since_version: 21

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的操作符自 版本 21 起可用。

摘要

接收一个张量作为输入，并输出一个包含输入张量形状的 1D int64 张量。可选的 start 和 end 属性可用于计算输入张量形状的切片。如果省略 start 轴，则切片从轴 0 开始。如果指定了 end 轴，则它是排他的（返回的值将不包含该轴的大小）。如果省略 end 轴，则包含直到最后一个轴的轴。负轴表示从最后一个轴开始倒数。请注意，轴将被限制在 [0, r] 的范围内，其中 r 是输入张量的秩（在负轴情况下加上 r 之后）。因此，指定任何大于 r 的 end 值等同于指定 end 值为 r，指定任何小于 -r 的 start 值等同于指定 start 值为 0。如果 start > end，则结果将是空形状。

示例

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
No attributes specified.
Output: [2, 3, 4]

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
start: -1
Output: [4]

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
end: -1
Output: [2, 3]

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
start: 1
end: 2
Output: [3]

属性

  • end - INT :

    (可选) 用于切片形状的结束轴。负值表示从后面倒数维度。如果省略，则包含直到（包括）最后一个维度的大小。

  • start - INT (默认值为 '0')

    (可选) 用于切片形状的起始轴。默认值为 0。负值表示从后面倒数维度。

输入

  • data (异构) - T

    一个输入张量。

输出

  • shape (异构) - T1

    输入张量的形状

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(int4), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint4), tensor(uint64), tensor(uint8) )

    输入张量可以是任意类型。

  • T1 在 ( tensor(int64) )

    将输出约束为 int64 张量。

Shape - 19

版本

  • 名称: Shape (GitHub)

  • 域: main

  • since_version: 19

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的操作符自 版本 19 起可用。

摘要

接收一个张量作为输入，并输出一个包含输入张量形状的 1D int64 张量。可选的 start 和 end 属性可用于计算输入张量形状的切片。如果省略 start 轴，则切片从轴 0 开始。如果指定了 end 轴，则它是排他的（返回的值将不包含该轴的大小）。如果省略 end 轴，则包含直到最后一个轴的轴。负轴表示从最后一个轴开始倒数。请注意，轴将被限制在 [0, r] 的范围内，其中 r 是输入张量的秩（在负轴情况下加上 r 之后）。因此，指定任何大于 r 的 end 值等同于指定 end 值为 r，指定任何小于 -r 的 start 值等同于指定 start 值为 0。如果 start > end，则结果将是空形状。

示例

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
No attributes specified.
Output: [2, 3, 4]

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
start: -1
Output: [4]

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
end: -1
Output: [2, 3]

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
start: 1
end: 2
Output: [3]

属性

  • end - INT :

    (可选) 用于切片形状的结束轴。负值表示从后面倒数维度。如果省略，则包含直到（包括）最后一个维度的大小。

  • start - INT (默认值为 '0')

    (可选) 用于切片形状的起始轴。默认值为 0。负值表示从后面倒数维度。

输入

  • data (异构) - T

    一个输入张量。

输出

  • shape (异构) - T1

    输入张量的形状

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) )

    输入张量可以是任意类型。

  • T1 在 ( tensor(int64) )

    将输出约束为 int64 张量。

Shape - 15

版本

  • 名称: Shape (GitHub)

  • 域: main

  • 起始版本: 15

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的操作符自版本 15 起可用。

摘要

接收一个张量作为输入，并输出一个包含输入张量形状的 1D int64 张量。可选的 start 和 end 属性可用于计算输入张量形状的切片。如果省略 start 轴，则切片从轴 0 开始。如果指定了 end 轴，则它是排他的（返回的值将不包含该轴的大小）。如果省略 end 轴，则包含直到最后一个轴的轴。负轴表示从最后一个轴开始倒数。请注意，轴将被限制在 [0, r] 的范围内，其中 r 是输入张量的秩（在负轴情况下加上 r 之后）。因此，指定任何大于 r 的 end 值等同于指定 end 值为 r，指定任何小于 -r 的 start 值等同于指定 start 值为 0。如果 start > end，则结果将是空形状。

示例

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
No attributes specified.
Output: [2, 3, 4]

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
start: -1
Output: [4]

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
end: -1
Output: [2, 3]

Input tensor with shape: [2, 3, 4]
start: 1
end: 2
Output: [3]

属性

  • end - INT :

    (可选) 用于切片形状的结束轴。负值表示从后面倒数维度。如果省略，则包含直到（包括）最后一个维度的大小。

  • start - INT (默认值为 '0')

    (可选) 用于切片形状的起始轴。默认值为 0。负值表示从后面倒数维度。

输入

  • data (异构) - T

    一个输入张量。

输出

  • shape (异构) - T1

    输入张量的形状

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) )

    输入张量可以是任意类型。

  • T1 在 ( tensor(int64) )

    将输出约束为 int64 张量。

Shape - 13

版本

  • 名称: Shape (GitHub)

  • 域: main

  • 起始版本: 13

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自 版本 13 起可用。

摘要

接收一个张量作为输入，并输出一个包含输入张量形状的 1D int64 张量。

输入

  • data (异构) - T

    一个输入张量。

输出

  • shape (异构) - T1

    输入张量的形状

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) )

    输入张量可以是任意类型。

  • T1 在 ( tensor(int64) )

    将输出约束为 int64 张量。

Shape - 1

版本

  • 名称: Shape (GitHub)

  • 域: main

  • 起始版本: 1

  • 函数: False

  • 支持级别: SupportType.COMMON

  • 形状推断: True

此版本的运算符自 版本 1 起可用。

摘要

接收一个张量作为输入，并输出一个包含输入张量形状的 1D int64 张量。

输入

  • data (异构) - T

    一个输入张量。

输出

  • shape (异构) - T1

    输入张量的形状

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) )

    输入张量可以是任意类型。

  • T1 在 ( tensor(int64) )

    将输出约束为 int64 张量。