create_dl_layer_permutationT_create_dl_layer_permutationCreateDlLayerPermutationCreateDlLayerPermutationcreate_dl_layer_permutation创建深度学习层置换（算子）

名称

create_dl_layer_permutationT_create_dl_layer_permutationCreateDlLayerPermutationCreateDlLayerPermutationcreate_dl_layer_permutation — 创建置换层。

签名

描述

算子 create_dl_layer_permutationcreate_dl_layer_permutationCreateDlLayerPermutationCreateDlLayerPermutationCreateDlLayerPermutationcreate_dl_layer_permutation 创建一个置换层，其句柄通过 DLLayerPermutationDLLayerPermutationDLLayerPermutationDLLayerPermutationDLLayerPermutationdllayer_permutation 返回。

参数 DLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputdllayer_input 确定输入层，并期望层句柄作为值。

参数 LayerNameLayerNameLayerNameLayerNamelayerNamelayer_name 用于设置单个层的名称。请注意，若使用 create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model 创建模型，则创建网络中的每个层必须具有唯一名称。

参数 PermutationPermutationPermutationPermutationpermutationpermutation 决定了 DLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputDLLayerInputdllayer_input 轴的新顺序，输入轴应按此顺序重新排列。

PermutationPermutationPermutationPermutationpermutationpermutation 的格式为 [index width, index height, index depth, index batch]，其中索引对应输入的维度。例如，[0, 1, 3, 2] 将导致深度轴与批次轴互换。因此每个索引必须唯一且取自集合 '{0, 1, 2, 3}'"{0, 1, 2, 3}""{0, 1, 2, 3}""{0, 1, 2, 3}""{0, 1, 2, 3}""{0, 1, 2, 3}"。

使用 CPU 设备时，某些 PermutationPermutationPermutationPermutationpermutationpermutation 值会导致内部代码无法优化，从而增加运行时间。此时，层参数 'fall_back_to_baseline'"fall_back_to_baseline""fall_back_to_baseline""fall_back_to_baseline""fall_back_to_baseline""fall_back_to_baseline" 将被设置为 'true'"true""true""true""true""true"。

支持以下泛型参数 GenParamNameGenParamNameGenParamNameGenParamNamegenParamNamegen_param_name 及其对应值 GenParamValueGenParamValueGenParamValueGenParamValuegenParamValuegen_param_value：

'is_inference_output'"is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output""is_inference_output"：

确定 apply_dl_modelapply_dl_modelApplyDlModelApplyDlModelApplyDlModelapply_dl_model 是否将此层的输出包含在字典 DLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchDLResultBatchdlresult_batch 中，即使未在 OutputsOutputsOutputsOutputsoutputsoutputs 中指定此层（'true'"true""true""true""true""true"）或不包含（'false'"false""false""false""false""false"）。

默认值： 'false'"false""false""false""false""false"

使用 create_dl_layer_permutationcreate_dl_layer_permutationCreateDlLayerPermutationCreateDlLayerPermutationCreateDlLayerPermutationcreate_dl_layer_permutation 算子创建的层，其特定参数可通过其他算子进行设置与检索。下表概述了可通过 set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param 设置的参数，以及可通过 get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param 或 get_dl_layer_paramget_dl_layer_paramGetDlLayerParamGetDlLayerParamGetDlLayerParamget_dl_layer_param 检索的参数。请注意，算子 set_dl_model_layer_paramset_dl_model_layer_paramSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamSetDlModelLayerParamset_dl_model_layer_param 和 get_dl_model_layer_paramget_dl_model_layer_paramGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamGetDlModelLayerParamget_dl_model_layer_param 需基于 create_dl_modelcreate_dl_modelCreateDlModelCreateDlModelCreateDlModelcreate_dl_model 创建的模型。

执行信息

• 多线程类型：可重入（与非独占算子并行运行）。
• 多线程作用域：全局（可从任何线程调用）。
• 未采用并行化处理。

参数

示例（HDevelop）

* Swap the batch and depth axes with a permutation layer.
create_dl_layer_input ('input_a', [1, 1, 4], ['input_type', 'const_val'], \
                       ['constant', 1.0], DLLayerInputA)
create_dl_layer_input ('input_b', [1, 1, 4], ['input_type', 'const_val'], \
                       ['constant', 2.0], DLLayerInputB)
create_dl_layer_concat ([DLLayerInputA, DLLayerInputB], 'concat', 'batch', \
                        [], [], DLLayerConcat)
create_dl_layer_permutation (DLLayerConcat, 'permute', [0,1,3,2], \
                             [], [], DLLayerPermute)
create_dl_layer_depth_max (DLLayerPermute, 'depth_max', 'value', \
                           [], [], _, DLLayerDepthMaxValue)
create_dl_model (DLLayerDepthMaxValue, DLModel)
* The expected output values in DLResultBatch.depth_max are [2.0,2.0,2.0,2.0]
query_available_dl_devices (['runtime'], ['cpu'], DLDeviceHandles)
set_dl_model_param (DLModel, 'device', DLDeviceHandles[0])
apply_dl_model (DLModel, dict{}, [], DLResultBatch)

可能的前趋

create_dl_layer_inputcreate_dl_layer_inputCreateDlLayerInputCreateDlLayerInputCreateDlLayerInputcreate_dl_layer_input, create_dl_layer_concatcreate_dl_layer_concatCreateDlLayerConcatCreateDlLayerConcatCreateDlLayerConcatcreate_dl_layer_concat, create_dl_layer_reshapecreate_dl_layer_reshapeCreateDlLayerReshapeCreateDlLayerReshapeCreateDlLayerReshapecreate_dl_layer_reshape

可能的后继

create_dl_layer_convolutioncreate_dl_layer_convolutionCreateDlLayerConvolutionCreateDlLayerConvolutionCreateDlLayerConvolutioncreate_dl_layer_convolution, create_dl_layer_densecreate_dl_layer_denseCreateDlLayerDenseCreateDlLayerDenseCreateDlLayerDensecreate_dl_layer_dense, create_dl_layer_reshapecreate_dl_layer_reshapeCreateDlLayerReshapeCreateDlLayerReshapeCreateDlLayerReshapecreate_dl_layer_reshape

另见

create_dl_layer_reshapecreate_dl_layer_reshapeCreateDlLayerReshapeCreateDlLayerReshapeCreateDlLayerReshapecreate_dl_layer_reshape

模块

深度学习训练

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