tensorflow:: ops:: GatherV2

indices অনুযায়ী params axis থেকে স্লাইসগুলো সংগ্রহ করুন ।

সারসংক্ষেপ

indices অবশ্যই যেকোনো ডাইমেনশনের (সাধারণত ০-ডি বা ১-ডি) একটি ইন্টিজার টেনসর হতে হবে। params.shape[:axis] + indices.shape[batch_dims:] + params.shape[axis + 1:] আকারের একটি আউটপুট টেনসর তৈরি করে, যেখানে:

    # Scalar indices (output is rank(params) - 1).
    output[a_0, ..., a_n, b_0, ..., b_n] =
      params[a_0, ..., a_n, indices, b_0, ..., b_n]

    # Vector indices (output is rank(params)).
    output[a_0, ..., a_n, i, b_0, ..., b_n] =
      params[a_0, ..., a_n, indices[i], b_0, ..., b_n]

    # Higher rank indices (output is rank(params) + rank(indices) - 1).
    output[a_0, ..., a_n, i, ..., j, b_0, ... b_n] =
      params[a_0, ..., a_n, indices[i, ..., j], b_0, ..., b_n]

উল্লেখ্য যে, সিপিইউ-তে সীমার বাইরের কোনো ইনডেক্স পাওয়া গেলে একটি এরর দেখানো হয়। জিপিইউ-তে সীমার বাইরের কোনো ইনডেক্স পাওয়া গেলে সংশ্লিষ্ট আউটপুট ভ্যালুতে একটি ০ স্টোর করা হয়।

আরও দেখুন tf.batch_gather এবং tf.gather_nd ।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• params: যে টেনসর থেকে মান সংগ্রহ করা হবে। এর মান অবশ্যই rank axis + 1 বা তার চেয়ে বেশি হতে হবে।
• সূচকসমূহ: সূচক টেনসর। অবশ্যই [0, params.shape[axis]) সীমার মধ্যে থাকতে হবে।
• অক্ষ: params থাকা সেই অক্ষ যেখান থেকে indices সংগ্রহ করা হবে। ডিফল্টরূপে এটি প্রথম ডাইমেনশনকে ধরে নেয়। ঋণাত্মক সূচকও সমর্থন করে।

ফেরত:

• Output : indices দ্বারা প্রদত্ত সূচকগুলি থেকে params এর মান সংগ্রহ করা হয়েছে, যার আকৃতি params.shape[:axis] + indices.shape + params.shape[axis + 1:] ।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output output

 GatherV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input params,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input axis
)

 GatherV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input params,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input axis,
  const GatherV2::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs BatchDims(
  int64 x
)