深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.numel

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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 paddle

x = 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 mode
    or 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:: python
            import paddle
            x = paddle.full(shape=[4,5,7], fill_value=0, dtype='int32')
            numel = paddle.numel(x) # 140"""
    ifin_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