GatherNd

'Params'tan dilimleri, şekli 'indeksler' tarafından belirtilen bir Tensöre toplayın.

'indeksler', K boyutlu bir tamsayı tensörüdür; en iyi şekilde, her öğenin bir 'param' dilimini tanımladığı 'paramlara' endekslerin (K-1) boyutlu tensörü olarak düşünülebilir:

çıktı[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)] = parametreler[indeksler[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)]]

tf.gather "indeksler", "params"ın "eksen" boyutuna ait dilimleri tanımlarken, tf.gather_nd , "indices", dilimleri "params"ın ilk "N" boyutlarına tanımlar; burada "N = indices.shape" [-1]'.

'İndekslerin' son boyutu en fazla 'paramların' sıralaması olabilir:

indeksler.şekil[-1] <= paramlar.sıra

"indekslerin" son boyutu, "indeksler" boyutu boyunca öğelere (if `indices.shape[-1] == params.rank`) veya dilimlere (if `indices.shape[-1] < params.rank`) karşılık gelir. "params"ın şekli[-1]'. Çıkış tensörünün şekli vardır

indeksler.şekil[:-1] + parametreler.şekil[indices.şekil[-1]:]

CPU'da sınır dışı bir dizin bulunursa bir hata döndürüleceğini unutmayın. GPU'da, sınır dışı bir dizin bulunursa karşılık gelen çıkış değerinde 0 saklanır.

Aşağıda bazı örnekler.

Bir matrise basit indeksleme:

indices = [[0, 0], [1, 1]]
     params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
     output = ['a', 'd']
 

indices = [[1], [0]]
     params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
     output = [['c', 'd'], ['a', 'b']]
 

matrise dilim indeksleme:

indices = [[1]]
     params = [[['a0', 'b0'], ['c0', 'd0']],
               [['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]]
     output = [[['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]]
 
 
     indices = [[0, 1], [1, 0]]
     params = [[['a0', 'b0'], ['c0', 'd0']],
               [['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]]
     output = [['c0', 'd0'], ['a1', 'b1']]
 
 
     indices = [[0, 0, 1], [1, 0, 1]]
     params = [[['a0', 'b0'], ['c0', 'd0']],
               [['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]]
     output = ['b0', 'b1']
 

Bir matrise toplu indeksleme:

indices = [[[0, 0]], [[0, 1]]]
     params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
     output = [['a'], ['b']]
 

Bir matrise toplu dilim indeksleme:

indices = [[[1]], [[0]]]
     params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
     output = [[['c', 'd']], [['a', 'b']]]
 

Toplu indeksleme 3-tensör:

indices = [[[1]], [[0]]]
     params = [[['a0', 'b0'], ['c0', 'd0']],
               [['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]]
     output = [[[['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]],
               [[['a0', 'b0'], ['c0', 'd0']]]]
 
     indices = [[[0, 1], [1, 0]], [[0, 0], [1, 1]]]
     params = [[['a0', 'b0'], ['c0', 'd0']],
               [['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]]
     output = [[['c0', 'd0'], ['a1', 'b1']],
               [['a0', 'b0'], ['c1', 'd1']]]
 
 
     indices = [[[0, 0, 1], [1, 0, 1]], [[0, 1, 1], [1, 1, 0]]]
     params = [[['a0', 'b0'], ['c0', 'd0']],
               [['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]]
     output = [['b0', 'b1'], ['d0', 'c1']]
 

Ayrıca bkz. tf.gather ve `tf.batch_gather`.