Python mxnet.symbol.Symbol.infer_shape_partial用法及代码示例

用法:
infer_shape_partial(*args, **kwargs)

参数：

*args：- 以位置方式显示参数的形状。未知形状可以标记为无
**kwargs：- 已知形状的关键字参数。

arg_shapes：(list of tuple or None) - 参数形状列表。顺序与list_arguments()的顺序相同。
out_shapes：(list of tuple or None) - 输出形状列表。顺序与list_outputs()的顺序相同。
aux_shapes：(list of tuple or None) - 辅助状态形状列表。顺序与list_auxiliary_states()的顺序相同。

部分推断形状。

此函数的工作方式与 infer_shape 相同，只是此函数可以返回部分结果。

在以下示例中，有关 fc2 的信息不可用。因此，infer_shape 将返回 None 值的元组，但 infer_shape_partial 将返回部分值。

示例：

>>> data = mx.sym.Variable('data')
>>> prev = mx.sym.Variable('prev')
>>> fc1  = mx.sym.FullyConnected(data=data, name='fc1', num_hidden=128)
>>> fc2  = mx.sym.FullyConnected(data=prev, name='fc2', num_hidden=128)
>>> out  = mx.sym.Activation(data=mx.sym.elemwise_add(fc1, fc2), act_type='relu')
>>> out.list_arguments()
['data', 'fc1_weight', 'fc1_bias', 'prev', 'fc2_weight', 'fc2_bias']
>>> out.infer_shape(data=(10,64))
(None, None, None)
>>> out.infer_shape_partial(data=(10,64))
([(10L, 64L), (128L, 64L), (128L,), (), (), ()], [(10L, 128L)], [])
>>> # infers shape if you give information about fc2
>>> out.infer_shape(data=(10,64), prev=(10,128))
([(10L, 64L), (128L, 64L), (128L,), (10L, 128L), (128L, 128L), (128L,)], [(10L, 128L)], [])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.symbol.Symbol.infer_shape_partial。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

示例：