tensorflow::ops::GatherNd

#include <array_ops.h>

Thu thập các lát cắt từ params vào một Tensor có hình dạng được xác định bởi indices .

Bản tóm tắt

indices là một tenxơ số nguyên K chiều, có thể hiểu tốt nhất là một tenxơ (K-1) chiều của các chỉ số vào params , trong đó mỗi phần tử xác định một lát cắt của params :

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

Trong khi ở tf.gather indices định nghĩa các lát cắt vào chiều axis của params , thì ở tf.gather_nd , indices định nghĩa các lát cắt vào N chiều đầu tiên của params , trong đó N = indices.shape[-1] .

Kích thước cuối cùng của indices có thể tối đa bằng hạng của params :

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

Chiều cuối cùng của indices tương ứng với các phần tử (nếu indices.shape[-1] == params.rank ) hoặc các lát cắt (nếu indices.shape[-1] < params.rank ) dọc theo chiều indices.shape[-1] của params . Tensor đầu ra có hình dạng

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

Lưu ý rằng trên CPU, nếu tìm thấy chỉ mục nằm ngoài phạm vi, lỗi sẽ được trả về. Trên GPU, nếu tìm thấy chỉ mục nằm ngoài phạm vi, giá trị 0 sẽ được lưu trữ trong giá trị đầu ra tương ứng.

Một số ví dụ được nêu bên dưới.

Chỉ mục đơn giản trong ma trận: 

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

Lập chỉ mục lát cắt vào ma trận: 

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

Lập chỉ mục vào tensor 3 chiều: 

    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']

Lập chỉ mục theo lô vào ma trận: 

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

Lập chỉ mục theo lô các lát cắt vào ma trận: 

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

Lập chỉ mục theo lô vào một tensor 3 chiều: 

    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']]

Xem thêm tf.gather và tf.batch_gather .

Luận điểm:

  • phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
  • params: Tensor dùng để thu thập các giá trị.
  • chỉ số: Tensor chỉ số.

Trả về:

  • Output : Các giá trị từ params được thu thập từ các chỉ số được cung cấp bởi indices , với hình dạng indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:] .

Hàm khởi tạo và hàm hủy

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

Thuộc tính công khai

operation
output

Chức năng công cộng

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

Thuộc tính công khai

hoạt động 

Operation operation

đầu ra 

::tensorflow::Output output

Chức năng công cộng

GatherNd 

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

nút 

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Output 

 operator::tensorflow::Output() const