tensorflow::ops::GatherNd

#include <array_ops.h>

Соберите срезы из params в тензор , форма которого задается indices .

Краткое содержание

indices — это K-мерный целочисленный тензор, который лучше всего рассматривать как (K-1)-мерный тензор индексов, разложенных на params , где каждый элемент определяет срез params :

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

В то время как в tf.gather indices определяют срезы по axis params , в tf.gather_nd indices определяют срезы по первым N измерениям params , где N = indices.shape[-1] .

Последним измерением indices может быть максимум ранг params :

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

Последнее измерение indices соответствует элементам (если indices.shape[-1] == params.rank ) или срезам (если indices.shape[-1] < params.rank ) вдоль измерения indices.shape[-1] параметра params . Выходной тензор имеет форму

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

Обратите внимание, что на ЦП, если обнаруживается выход за пределы допустимого индекса, возвращается ошибка. На графическом процессоре, если обнаруживается выход за пределы допустимого индекса, в соответствующее выходное значение помещается 0.

Ниже приведены несколько примеров.

Простая индексация матрицы: 

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

Индексирование срезов матрицы: 

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

Индексирование 3-тензора: 

    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']

Пакетная индексация в матрицу: 

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

Пакетная индексация срезов в матрице: 

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

Пакетная индексация в 3-тензорный массив: 

    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']]

См. также tf.gather и tf.batch_gather .

Аргументы:

  • scope: Объект Scope
  • params: Тензор, из которого следует получать значения.
  • индексы: тензор индексов.

Возвращает:

  • Output : Значения params , полученные из индексов, заданных функцией indices , с формой indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:] .

Конструкторы и Деструкторы

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

Общедоступные атрибуты

operation
output

Общественные функции

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

Общедоступные атрибуты

операция 

Operation operation

выход 

::tensorflow::Output output

Общественные функции

GatherNd 

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

узел 

::tensorflow::Node * node() const

оператор::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

оператор::tensorflow::Output 

 operator::tensorflow::Output() const