tensorflow::ops::GatherNd

#include <array_ops.h>

Raccogli le sezioni dai params in un tensore con la forma specificata dagli indices .

Riepilogo

indices è un tensore di interi K-dimensionale, che può essere pensato come un tensore (K-1)-dimensionale di indici in params , dove ogni elemento definisce una porzione di params :

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

Mentre in tf.gather indices definisce le sezioni nella dimensione axis di params , in tf.gather_nd , indices definisce le sezioni nelle prime N dimensioni di params , dove N = indices.shape[-1] .

L'ultima dimensione degli indices può essere al massimo il rango dei params :

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

L'ultima dimensione degli indices corrisponde agli elementi (se indices.shape[-1] == params.rank ) o alle fette (se indices.shape[-1] < params.rank ) lungo la dimensione indices.shape[-1] di params . Il tensore di output ha forma

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

Si noti che sulla CPU, se viene rilevato un indice fuori dai limiti, viene restituito un errore. Sulla GPU, se viene rilevato un indice fuori dai limiti, viene memorizzato 0 nel valore di output corrispondente.

Alcuni esempi qui sotto.

Semplice indicizzazione in una matrice: 

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

Indicizzazione delle sezioni in una matrice: 

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

Indicizzazione in un tensore tridimensionale: 

    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']

Indicizzazione batch in una matrice: 

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

Indicizzazione batch delle fette in una matrice: 

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

Indicizzazione batch in un tensore tridimensionale: 

    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']]

Vedi anche tf.gather e tf.batch_gather .

Argomentazioni:

  • ambito: un oggetto Scope
  • parametri: Il tensore da cui ricavare i valori.
  • indici: Tensore di indici.

Resi:

  • Output : Valori da params raccolti dagli indici forniti da indices , con forma indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:] .

Costruttori e distruttori

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

attributi pubblici

operation
output

Funzioni pubbliche

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

attributi pubblici

operazione 

Operation operation

produzione 

::tensorflow::Output output

Funzioni pubbliche

Raccogli 

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

nodo 

::tensorflow::Node * node() const

operatore::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operatore::tensoreflusso::output 

 operator::tensorflow::Output() const