GatherNd

Reúna fatias de `params` em um tensor com forma especificada por `indices`.

`indices` é um tensor inteiro K-dimensional, melhor pensado como um tensor de índices (K-1)-dimensional em `params`, onde cada elemento define uma fatia de `params`:

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

Enquanto em tf.gather `indices` define fatias na dimensão `axis` de `params`, em tf.gather_nd , `indices` define fatias nas primeiras `N` dimensões de `params`, onde `N = indices.shape [-1]`.

A última dimensão de `índices` pode ser no máximo a classificação de `params`:

índices.forma[-1] <= params.rank

A última dimensão de `indices` corresponde a elementos (se `indices.shape[-1] == params.rank`) ou fatias (se `indices.shape[-1] < params.rank`) ao longo da dimensão `indices. shape[-1]` de `params`. O tensor de saída tem forma

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

Observe que na CPU, se um índice fora do limite for encontrado, um erro será retornado. Na GPU, se um índice fora do limite for encontrado, um 0 será armazenado no valor de saída correspondente.

Alguns exemplos abaixo.

Indexação simples em uma matriz:

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

Indexação de fatia em uma matriz:

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

Indexação em um tensor 3:

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']
 

Indexação em lote em uma matriz:

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

Indexação em lote em uma matriz:

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

Indexação em lote em a 3-tensor:

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']]
 

Veja também tf.gather e `tf.batch_gather`.