ギャザーND

`params` からのスライスを、`indices` で指定された形状を持つ Tensor に集めます。

`indices` は K 次元の整数テンソルであり、`params` へのインデックスの (K-1) 次元テンソルとして考えるのが最も適切です。ここで、各要素は `params` のスライスを定義します。

出力[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)] = params[インデックス[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)]]

「tf.gather」では、「indices」は「params」の「axis」次元にスライスを定義しますが、「tf.gather_nd」では、「indices」は「params」の最初の「N」次元にスライスを定義します。ここで、「N」は= インデックス.シェイプ[-1]`。

`indices` の最後の次元は、最大でも `params` のランクになります。

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

`indices` の最後の次元は、次元 `indices` に沿った要素 (`indices.shape[-1] == params.rank` の場合) またはスライス (`indices.shape[-1] < params.rank` の場合) に対応します。 `params`のshape[-1]`。出力テンソルには形状があります

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

CPU では、範囲外のインデックスが見つかった場合、エラーが返されることに注意してください。 GPU では、範囲外のインデックスが見つかった場合、対応する出力値に 0 が格納されます。

以下にいくつかの例を示します。

行列への単純なインデックス付け:

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

インデックス付けを行列にスライスします。

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

3 テンソルへのインデックス付け:

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']
 

マトリックスへのバッチインデックス作成:

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

行列へのスライスのインデックス付けをバッチ化する:

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

3 テンソルへのバッチインデックス作成:

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']]
 

「tf.gather」と「tf.batch_gather」も参照してください。