KumpulkanNd

Kumpulkan irisan dari `params` menjadi Tensor dengan bentuk yang ditentukan oleh `indeks`.

`indices` adalah tensor bilangan bulat berdimensi K, yang paling baik dianggap sebagai tensor indeks berdimensi (K-1) menjadi `params`, dengan setiap elemen mendefinisikan potongan `params`:

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

Sedangkan di `tf.gather` `indices` mendefinisikan irisan ke dalam dimensi `axis` dari `params`, di `tf.gather_nd`, `indices` mendefinisikan irisan ke dalam dimensi `N` pertama dari `params`, dengan `N = indeks.bentuk[-1]`.

Dimensi terakhir dari `indeks` paling banyak dapat berupa peringkat `params`:

indeks.bentuk[-1] <= params.rank

Dimensi terakhir `indices` sesuai dengan elemen (jika `indices.shape[-1] == params.rank`) atau irisan (jika `indices.shape[-1] < params.rank`) di sepanjang `indices dimensi. bentuk[-1]` dari `params`. Tensor keluaran memiliki bentuk

indeks.bentuk[:-1] + params.bentuk[indeks.bentuk[-1]:]

Perhatikan bahwa pada CPU, jika indeks di luar batas ditemukan, kesalahan akan dikembalikan. Pada GPU, jika indeks di luar batas ditemukan, angka 0 disimpan dalam nilai keluaran yang sesuai.

Beberapa contoh di bawah ini.

Pengindeksan sederhana ke dalam matriks:

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

Pengindeksan irisan ke dalam matriks:

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

Pengindeksan ke dalam 3-tensor:

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']
 

Pengindeksan batch ke dalam matriks:

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

Pengindeksan irisan batch ke dalam matriks:

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

Pengindeksan batch ke dalam matriks 3-tensor:

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']]
 

Lihat juga `tf.gather` dan `tf.batch_gather`.