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tf.gather_nd

TensorFlow 1 versão Ver fonte no GitHub

Reunir fatias de params para um tensor com a forma especificada pela indices .

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

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

Considerando que em tf.gather indices define fatias para a primeira dimensão de params , em tf.gather_nd , indices define fatias nos primeiros N dimensões de params , onde N = indices.shape[-1] .

A última dimensão de indices pode ser, no máximo, o posto de params :

 indices.shape[-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 dimensão indices.shape[-1] de params . O tensor de saída tem a forma

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

Além disso ambos os parâmetros "e 'índices' pode ter M dimensões de lote líder que correspondem exatamente. Em 'batch_dims' neste caso deve ser M.

Note-se que na CPU, se um fora do índice limite for encontrado, um erro é retornado. Na GPU, se um índice de ligado é encontrado, um 0 é 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']
 

Fatia indexação numa matriz:

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

Indexação em um 3-tensor:

     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']
 

Os exemplos abaixo são para o caso em que apenas os índices têm levando dimensões adicionais. Se ambos 'params' e 'índices' Com principais dimensões de lote, use o parâmetro 'batch_dims' para executar gather_nd na modalidade de grupo.

Batched indexação numa matriz:

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

indexação fatia agrupadas numa matriz:

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

indexação em lote num 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']]
 

Exemplos com em lote 'params' e 'índices':

     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']]
 

Veja também tf.gather .

params A Tensor . O tensor de onde para reunir valores.
indices A Tensor . Deve ser um dos seguintes tipos: int32 , int64 . tensor índice.
name Um nome para a operação (opcional).
batch_dims Um inteiro ou um escalar 'Tensor'. O número de dimensões de lote.

A Tensor . Tem o mesmo tipo como params .