टेन्सरफ्लो::ऑप्स::गैदरएनडी

#include <array_ops.h>

params से स्लाइस को indices द्वारा निर्दिष्ट आकार वाले टेंसर में एकत्रित करें ।

सारांश

indices एक K-आयामी पूर्णांक टेंसर है, जिसे params में indices के (K-1)-आयामी टेंसर के रूप में सबसे अच्छी तरह समझा जा सकता है, जहां प्रत्येक तत्व params के एक स्लाइस को परिभाषित करता है:

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

जबकि tf.gather में indices params के पहले आयाम में स्लाइस को परिभाषित करता है, tf.gather_nd में, indices params के पहले N आयामों में स्लाइस को परिभाषित करता है, जहाँ N = indices.shape[-1] ।

indices का अंतिम आयाम अधिकतम params की रैंक के बराबर हो सकता है:

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

indices का अंतिम आयाम, पैरामीटर के indices.shape[-1] indices.shape[-1] == params.rank params या स्लाइस (यदि indices.shape[-1] < params.rank ) से मेल खाता है। आउटपुट टेंसर का आकार होता है।

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

ध्यान दें कि CPU पर, यदि कोई इंडेक्स सीमा से बाहर पाया जाता है, तो त्रुटि वापस कर दी जाती है। GPU पर, यदि कोई इंडेक्स सीमा से बाहर पाया जाता है, तो संबंधित आउटपुट मान में 0 संग्रहीत किया जाता है।

नीचे कुछ उदाहरण दिए गए हैं।

मैट्रिक्स में सरल अनुक्रमणिका बनाना: 

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

मैट्रिक्स में स्लाइस इंडेक्सिंग: 

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

3-टेंसर में अनुक्रमणिका बनाना: 

    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']

मैट्रिक्स में बैच इंडेक्सिंग: 

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

मैट्रिक्स में बैच स्लाइस इंडेक्सिंग: 

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

तीन टेंसर में बैच इंडेक्सिंग: 

    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']]

tf.gather और tf.batch_gather भी देखें।

तर्क:

  • स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • params: वह टेंसर जिससे मान एकत्रित किए जाएंगे।
  • सूचकांक: सूचकांक टेंसर।

प्रतिफल:

  • Output : indices द्वारा दिए गए इंडेक्स से एकत्रित params से मान, आकार indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:] के साथ।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर

GatherNd (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input params, :: tensorflow::Input indices)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
output

सार्वजनिक समारोह

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

सार्वजनिक विशेषताएँ

संचालन 

Operation operation

आउटपुट 

::tensorflow::Output output

सार्वजनिक समारोह

इकट्ठा करें 

 GatherNd(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input params,
  ::tensorflow::Input indices
)

नोड 

::tensorflow::Node * node() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ्लो::इनपुट 

 operator::tensorflow::Input() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ्लो::आउटपुट 

 operator::tensorflow::Output() const