深入浅出PaddlePaddle函数—

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语法

paddle.numel(x)

参数

x：[Tensor] 输入Tensor，数据类型为int32、int64、float16、float32、float64、int32、int64。
name ：[可选。str] 具体用法请参见Name，一般无需设置，默认值为None。

返回值

在静态图模式下，返回一个长度为1并且元素值为输入x元素个数的Tensor；在动态图模式下，返回一个标量数值。

实例

import paddlex = paddle.full(shape=[4, 5, 7], fill_value=0, dtype='int32')
numel = paddle.numel(x) # 140

函数实现

def numel(x, name=None):"""Returns the number of elements for a tensor, which is a int64 Tensor with shape [1] in static modeor a scalar value in imperative mode.Args:x (Tensor): The input Tensor, it's data type can be bool, float16, float32, float64, int32, int64.name (str, optional): Name for the operation (optional, default is None).For more information, please refer to :ref:`api_guide_Name`.Returns:Tensor: The number of elements for the input Tensor.Examples:.. code-block:: pythonimport paddlex = paddle.full(shape=[4, 5, 7], fill_value=0, dtype='int32')numel = paddle.numel(x) # 140"""if in_dygraph_mode():return _C_ops.size(x)elif _in_legacy_dygraph():return _legacy_C_ops.size(x)if not isinstance(x, Variable):raise TypeError("x must be a Tensor in numel")helper = LayerHelper('numel', **locals())out = helper.create_variable_for_type_inference(dtype=core.VarDesc.VarType.INT64)helper.append_op(type='size', inputs={'Input': x}, outputs={'Out': out})return out

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