יום הקהילה ML הוא 9 בנובמבר! הצטרפו אלינו עדכונים מ- TensorFlow, JAX, ועוד למידע נוסף

זרימת טנסור :: אופ :: נאסף

#include <array_ops.h>

אסוף פרוסות params לטנזור עם הצורה שצוינה indices .

סיכום

indices הוא מותח שלם-ממד K, מחשבה טובה של כ (K-1) מותח ממדים של מדדים לתוך params , כאשר כול אלמנט מגדיר פרוס params :

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

בעוד שב- tf.gather indices מגדיר פרוסות לממד הראשון של params , ב- tf.gather_nd , indices מגדירים פרוסות לממדים N הראשונים של params , כאשר N = indices.shape[-1] .

המימד האחרון של indices יכולים להיות לכל היותר בדרגת params :

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

הממד האחרון של indices תואם לאלמנטים (אם indices.shape[-1] == params.rank ) או פרוסות (אם indices.shape[-1] < params.rank ) לאורך indices.shape[-1] < params.rank ממד indices.shape[-1] indices.shape[-1] < params.rank indices.shape[-1] של params . לטנדר הפלט יש צורה

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

שים לב שבמעבד, אם נמצא אינדקס מחוץ לתחום, מוחזרת שגיאה. ב- GPU, אם נמצא אינדקס מחוץ לתחום, 0 נשמר בערך הפלט המתאים.

כמה דוגמאות בהמשך.

אינדקס פשוט למטריצה:

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

פרוס אינדקס למטריצה:

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

אינדקס לשלושה טנזורים:

    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']

אינדקס קבוע למטריצה:

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

פרוסת אצווה באינדקס למטריצה:

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

אינדקס קבוצתי לשלושה טנזורים:

    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']]

ראה גם tf.gather ו- tf.batch_gather .

טענות:

  • היקף: אובייקט Scope
  • params: הטנסור שממנו ניתן לאסוף ערכים.
  • מדדים: טנסור אינדקס.

החזרות:

  • Output : ערכים params שנאספו ממדדים הניתנים על ידי indices , עם indices צורה indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:] צורה indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:] .

קונסטרוקטורים ומשחתנים

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

תכונות ציבוריות

operation
output

פונקציות ציבוריות

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

תכונות ציבוריות

מבצע

Operation operation

תְפוּקָה

::tensorflow::Output output

פונקציות ציבוריות

נאסף

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

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const 

אופרטור :: זורם טנסור :: קלט

 operator::tensorflow::Input() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: פלט

 operator::tensorflow::Output() const