GatherNd

`params`から` indexes`で指定された形状のTensorにスライスを収集します。

`indices`はK次元の整数テンソルであり、` params`へのインデックスの（K-1）次元テンソルとして最もよく考えられます。ここで、各要素は `params`のスライスを定義します。

output [\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)] = params [indices [\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)]]

tf.gatherでは `indices`は` params`の `axis`次元にスライスを定義しますが、 tf.gather_ndでは` indices`は `params`の最初の` N`次元にスライスを定義します。ここで `N = indexs.shape [-1] `。

`indices`の最後の次元は、最大で` params`のランクにすることができます。

indexs.shape [-1] <= params.rank

`indices`の最後の次元は、次元` indexsに沿った要素（ `indices.shape [-1] == params.rank`の場合）またはスライス（` indices.shape [-1] <params.rank`の場合）に対応します。 `params`のshape [-1]`。出力テンソルは形状を持っています

indexs.shape [：-1] + params.shape [indices.shape [-1]：]

CPUでは、範囲外のインデックスが見つかった場合、エラーが返されることに注意してください。 GPUでは、範囲外のインデックスが見つかった場合、対応する出力値に0が格納されます。

以下のいくつかの例。

マトリックスへの単純なインデックス作成：

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

マトリックスへのスライスインデックス作成：

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']
 

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

3テンソルへのインデックス作成：l10n-placeholder5マトリックスへのバッチインデックス作成：

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

マトリックスへのバッチインデックス作成：

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

へのバッチインデックス作成3テンソル：

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']]
 

および ` tf.gatherも参照してください。