тензорный поток :: ops :: GatherNd

#include <array_ops.h>

Соберите срезы из params в тензор с формой, указанной indices .

Резюме

indices - это K-мерный целочисленный тензор, лучше всего воспринимаемый как (K-1) -мерный тензор индексов на params , где каждый элемент определяет часть params :

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

В то время как в tf.gather indices определяет ломтики в axis измерения params , в tf.gather_nd , indices определяет ломтики в первые N размеров params , где N = indices.shape[-1] .

Последнее измерение indices может быть не более ранга 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] params . Выходной тензор имеет вид

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

Обратите внимание, что на ЦП, если обнаружен индекс, выходящий за границы, возвращается ошибка. На графическом процессоре, если обнаруживается выход за пределы индекса, в соответствующем выходном значении сохраняется 0.

Ниже приведены некоторые примеры.

Простая индексация в матрицу:

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

Индексирование срезов в матрицу:

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

Индексирование в 3-тензор:

    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']

Пакетное индексирование в матрицу:

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

Пакетная индексация срезов в матрицу:

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

Пакетная индексация в 3-тензор:

    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 собираются значения.
  • индексы: Тензор индексов.

Возврат:

  • Output : значения из params собранные из индексов, заданных 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)

Публичные атрибуты

operation
output

Публичные функции

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

Публичные атрибуты

операция

Operation operation

выход

::tensorflow::Output output

Публичные функции

GatherNd

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

узел

::tensorflow::Node * node() const 

оператор :: тензорный поток :: Ввод

 operator::tensorflow::Input() const 

оператор :: тензор потока :: Вывод

 operator::tensorflow::Output() const