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tf.gather_nd

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

スライス収集paramsで指定された形状のテンソルにindices

indices K次元の整数テンソルの最良と考えられるへのインデックスの(K-1)次元テンソルとしてparams 、各要素がスライス定義params

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

一方でtf.gather indices定義スライスの最初の次元へparamsで、 tf.gather_ndindices定義スライス最初にNの寸法paramsN = indices.shape[-1]

最後の次元indices最大でのランクすることができparams

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

最後の次元indices構成要素に対応する(もしindices.shape[-1] == params.rank )またはスライス(IF indices.shape[-1] < params.rank )寸法に沿ってindices.shape[-1]params 。形状を有するテンソル出力

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

さらに「の両方のparams」と「インデックス」を正確に一致するMリードするバッチ寸法を有することができます。この場合、「batch_dimsは」M.なければなりません

バインドされたインデックスのうちを発見された場合、CPUの上に、エラーが返されることに注意してください。結合した指標のうち発見された場合、GPU上で、0は、対応する出力値に格納されています。

以下のいくつかの例。

マトリックスへのシンプルなインデックス:

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

行列にインデックス付けスライス:

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

3-テンソルにインデックス付け:

     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']
 

例としては、下記のみインデックスは、余分な寸法をリードしている場合のためのものです。 「の両方のparams」と「インデックス」は、バッチ寸法をリードしている場合は、バッチモードでgather_ndを実行するために、「batch_dims」パラメータを使用します。

マトリックスへのバッチのインデックス:

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

マトリックスへのバッチスライスインデックス:

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

3-テンソルへのバッチのインデックス:

     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']]
 

バッチ処理「のparams」と「インデックス」は例:

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

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

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

参照してくださいtf.gather

params A Tensor 。テンソルは値を収集します。
indices A Tensor 。 :次のいずれかのタイプでなければなりませんint32int64 。インデックステンソル。
name 操作の名前(オプション)。
batch_dims 整数またはスカラー「テンソル」。バッチ次元数。

A Tensor 。同じ型を持っているparams