GatherNd

Zbierz wycinki z „params” do Tensora o kształcie określonym przez „indeksy”.

„indeksy” to k-wymiarowy tensor liczb całkowitych, najlepiej rozumiany jako (K-1)-wymiarowy tensor indeksów na „parametry”, gdzie każdy element definiuje wycinek „parametrów”:

wyjście[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)] = parametry[indeksy[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)]]

Podczas gdy w `tf.gather` `indices` definiuje wycinki w wymiarze `osiowym `params`, w `tf.gather_nd` `indices` definiuje wycinki w pierwszych `N` wymiarach `params`, gdzie `N = indeksy.kształt[-1]`.

Ostatni wymiar „indeksów” może mieć co najwyżej rangę „parametrów”:

indeksy.kształt[-1] <= params.rank

Ostatni wymiar `indices` odpowiada elementom (jeśli `indices.shape[-1] == params.rank`) lub wycinkom (jeśli `indices.shape[-1] < params.rank`) wzdłuż wymiaru `indexs. kształt[-1]` z `params`. Tensor wyjściowy ma kształt

indeksy.kształt[:-1] + parametry.kształt[indeksy.kształt[-1]:]

Należy pamiętać, że na procesorze, jeśli zostanie znaleziony indeks spoza limitu, zwracany jest błąd. Na GPU, jeśli zostanie znaleziony indeks poza granicami, w odpowiedniej wartości wyjściowej zostanie zapisane 0.

Poniżej kilka przykładów.

Proste indeksowanie do macierzy:

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

Indeksowanie wycinków do macierzy:

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

Indeksowanie do 3-tensora:

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']
 

Indeksowanie wsadowe do macierzy:

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

Indeksowanie wsadowe do macierzy:

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

Indeksowanie wsadowe do 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']]
 

Zobacz także `tf.gather` i `tf.batch_gather`.