tensorflow::ops::GatherNd

#include <array_ops.h>

Gather слайсы из params в Tensor с формой, указанной в indices.

Summary

indices — это K-мерный целочисленный тензор, который лучше всего рассматривать как (K-1)-мерный тензор индексов в params, где каждый элемент определяет срез params:

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

В то время как в tf.gatherindices определяет срезы по axis измерению params, в tf.gather_nd, indices определяет срезы по первым N измерениям params, где N = indices.shape[-1].

Последнее измерение indices не может превышать ранг params:

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

Последнее измерение indices соответствует элементам (если indices.shape[-1] == params.rank) или срезам (если indices.shape[-1] < params.rank) вдоль измерения indices.shape[-1] тензора params. Форма тензора результата:

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

Обратите внимание, что на процессоре CPU, если найден индекс за пределами границ, возвращается ошибка. На GPU, если найден индекс за пределами границ, в соответствующем значении результата хранится 0.

Ниже приведены некоторые примеры.

Простая индексация матрицы:

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

Индексация с помощью срезов матрицы:

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

Индексация 3-мерного тензора:

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']

Индексация по партиям матрицы:

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

Индексация с помощью срезов по партиям матрицы:

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

Индексация по партиям 3-мерного тензора:

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']]

См. также tf.gather и tf.batch_gather.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• params: Тензор, из которого извлекаются значения.
• indices: Индексный тензор.

Возвращает:

• Output: Значения из params, собранные по индексам, заданным indices, с формой indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:].

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Общедоступные функции

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

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const