映射文档 No. 26 #5799
映射文档 No. 26 #5799
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感谢你贡献飞桨文档，文档预览构建中，Docs-New 跑完后即可预览，预览链接：http://preview-pr-5799.paddle-docs-preview.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/index_cn.html |
| @@ -0,0 +1,21 @@ | |||
| ## [ 仅 paddle 参数更多 ] torch.fft.fftshift | |||
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这里我们可以忽略name参数，所以分类写 仅参数名不一致 即可，参数映射部分也可以直接忽略name~
| paddle.fft.fftshift(x, axes=None, name=None) | ||
| ``` | ||
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| Paddle 相比 PyTorch 支持更多其他参数，具体如下： |
| | ------------- | ------------ | ------------------------------------------------------ | | ||
| | input | x | 输入 Tensor，仅参数名不一致。 | | ||
| | dim | axes | 进行移动的轴，仅参数名不一致。 | | ||
| | - | name | 网络前缀标识，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。 | |
| paddle.nn.initializer.calculate_gain(nonlinearity, param=None) | ||
| ``` | ||
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| 两者参数和用法完全一致 |
| paddle.seed(seed) | ||
| ``` | ||
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| 两者参数和用法完全一致 |
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| ### 参数映射 | ||
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| PyTorch | PaddlePaddle | 备注 |
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这里的表格格式是不是不太对，每行前面没有 |
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| ### 参数映射 | ||
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| PyTorch | PaddlePaddle | 备注 |
| --------| -------------| -------------------------------------------------------------------------------------- | ||
| input |x | 输入的 Tensor，仅参数名不一致。 | ||
| dim | axis| 输入的第二个 Tensor，仅参数名不一致。 | ||
| dtype | - | 指定数据类型，PaddlePaddle 无此功能。 |
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这种需要添加转写示例，通过astype()函数显式指定类型
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感谢指出问题。
这个sparse的Tensor可能无法直接用astype，故使用paddle.sparse.cast转化。
有时间麻烦再check一下
| |--------| -------------| --------------------------------------------------------------------------------------| | ||
| |input |x | 输入的稀疏 Tensor，仅参数名不一致。| | ||
| |dim | axis| 指定对输入 SparseTensor 计算 softmax 的轴，Paddle 的默认值：-1。仅参数名不一致。| | ||
| |dtype | - | 指定数据类型，可选项，Pytorch 默认值为 None，PaddlePaddle 无此功能。| |
| ### 转写示例 | ||
| #### dytpe：指定数据类型 | ||
| ```Python | ||
| # torch |
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注释写成PyTorch写法， Paddle写法 这样的吧，保持统一~
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| # paddle 转化 values 的 dtype 到 float32 数据类型 | ||
| x = paddle.sparse.cast(x, index_dtype=None, value_dtype='float32') | ||
| paddle.sparse.nn.functional.softmax(x,-1) |
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觉得先计算softmax，再修改type更好一些，因为用户可能不想修改x的type
y = paddle.sparse.nn.functional.softmax(x)
y = paddle.sparse.cast(y, value_dtype='float32')There was a problem hiding this comment.
可是Pytorch API是这样写的，是before operation，很多dtype都是先转换
dtype– the desired data type of returned tensor. If specified, the input tensor is casted to dtype before the operation is performed. This is useful for preventing data type overflows. Default: None
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参考torch.sparse.softmax和torch.nn.functional.softmax的dtype参数
torch.sparse.softmax
torch.nn.functional.softmax
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因为用户可能不想修改x的type
明白。已修改为y=paddle.sparse.cast(x, value_dtype='float32')，避免x的dtype被修改。
但还是保持了先转换，符合API文档和源码的流程。
| # torch | ||
| torch.sparse.softmax(x,-1,dtype=torch.float32) | ||
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| # paddle 转化 values 的 dtype 到 float32 数据类型 |
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@Tomoko-hjf 功能缺失的需要根据模板要求：在最外面的映射表里进行标注即可，不需要写里面的api_difference文档 |
好的 |
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hi, @zeyuxionghust
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完成分组No.26文档映射，其中新提交9个md文件。
torch.sparse.sum因Paddle功能缺失，未添加。