Reúna sectores de "params" en un tensor con la forma especificada por "índices".
`índices` es un tensor entero de dimensión K, mejor pensado como un tensor de índices (K-1) -dimensional en` params`, donde cada elemento define una porción de `params`:
de salida [\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)] = params [índices [\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)]]
Mientras que en `tf.gather`` indices` define sectores en la dimensión `axis` de` params`, en `tf.gather_nd`,` indices` define sectores en las primeras `N` dimensiones de` params`, donde `N = índices.forma [-1] `.
La última dimensión de `índices` puede ser como máximo el rango de` params`:
indices.shape [-1] <= params.rank
La última dimensión de `índices` corresponde a elementos (si` indices.shape [-1] == params.rank`) o rebanadas (si `indices.shape [-1] <params.rank`) a lo largo de la dimensión` índices. forma [-1] `de` params`. El tensor de salida tiene forma
indices.shape [: - 1] + params.shape [indices.shape [-1]:]
Tenga en cuenta que en la CPU, si se encuentra un índice fuera del límite, se devuelve un error. En GPU, si se encuentra un índice fuera del límite, se almacena un 0 en el valor de salida correspondiente.
Algunos ejemplos a continuación.
Indexación simple en una matriz:
indices = [[0, 0], [1, 1]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = ['a', 'd']
Slice indexación en una matriz: indices = [[1], [0]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = [['c', 'd'], ['a', 'b']]
de indexación en una 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']
indexación por lotes en una matriz: indices = [[[0, 0]], [[0, 1]]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = [['a'], ['b']]
lotes rebanada de indexación en una matriz: indices = [[[1]], [[0]]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = [[['c', 'd']], [['a', 'b']]]
indexación por lotes en un tensor de 3-: 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']]
Ver también `` tf.gather` y tf.batch_gather`. Métodos públicos
Salida <T> | asOutput () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
estática <T, U se extiende Número> GatherNd <T> | |
Salida <T> | salida () Valores de "params" obtenidos de índices dados por "índices", con forma "indices.shape [: - 1] + params.shape [indices.shape [-1]:]". |
Métodos heredados
Métodos públicos
pública de salida <T> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
public static GatherNd <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> params, operando <U> índices)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación GatherNd.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
params | El tensor del que se obtienen los valores. |
índices | Tensor de índice. |
Devoluciones
- una nueva instancia de GatherNd
pública de salida <T> salida ()
Valores de "params" obtenidos de índices dados por "índices", con forma "indices.shape [: - 1] + params.shape [indices.shape [-1]:]".