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tensorflow :: ops :: GatherNd

#include <array_ops.h>

paramsからindices指定された形状のTensorにスライスを 収集indices

概要

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定義スライスへのaxisの寸法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 。出力テンソルの形状は

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

CPUでは、範囲外のインデックスが見つかった場合、エラーが返されることに注意してください。 GPUでは、範囲外のインデックスが見つかった場合、対応する出力値に0が格納されます。

以下のいくつかの例。

マトリックスへの単純なインデックス付け:

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

インデックスをマトリックスにスライスします。

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

3テンソルへのインデックス付け:

    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']

マトリックスへのバッチインデックス作成:

    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作成:

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

3テンソルへのバッチインデックス作成:

    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およびtf.batch_gatherも参照してください。

引数:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • params:値を収集するテンソル。
  • インデックス:インデックステンソル。

戻り値:

  • Output :形状indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:]indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:]によって指定されたindicesから収集されたparamsからの値。

コンストラクタとデストラクタ

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

パブリック属性

operation
output

公の行事

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

パブリック属性

操作

Operation operation

出力

::tensorflow::Output output

公の行事

GatherNd

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

ノード

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const