אסוף פרוסות מ-'params' לתוך Tensor עם הצורה המצוינת על-ידי 'מדדים'.
`מדדים` הוא טנזור שלם K-ממדי, הטוב ביותר לחשוב עליו כ-Tensor ממדי (K-1) של מדדים לתוך `פארמים`, כאשר כל אלמנט מגדיר פרוסה של `פארמים`:
תְפוּקָה[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)] = params[מדדים[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)]]
בעוד ב- tf.gather
`מדדים` מגדיר פרוסות לממד `ציר` של `params`, ב- tf.gather_nd
, `מדדים` מגדיר פרוסות לתוך הממדים `N` הראשונים של `params`, כאשר `N = indices.shape [-1]`.
הממד האחרון של 'מדדים' יכול להיות לכל היותר את הדרגה של 'פארמים':
indices.shape[-1] <= params.rank
הממד האחרון של `מדדים` מתאים לאלמנטים (אם `indices.shape[-1] == params.rank`) או לפרוסות (אם `indices.shape[-1] < params.rank`) לאורך `מדדים. צורה[-1]` של `params`. לטנזור הפלט יש צורה
indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:]
שימו לב שב-CPU, אם נמצא אינדקס מחוץ לתחום, מוחזרת שגיאה. ב-GPU, אם נמצא אינדקס מחוץ לתחום, 0 מאוחסן בערך הפלט המתאים.
כמה דוגמאות למטה.
אינדקס פשוט למטריצה:
indices = [[0, 0], [1, 1]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = ['a', 'd']
indices = [[1], [0]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = [['c', 'd'], ['a', 'b']]
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']
indices = [[[0, 0]], [[0, 1]]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = [['a'], ['b']]
indices = [[[1]], [[0]]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = [[['c', 'd']], [['a', 'b']]]
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
ו-'tf.batch_gather'. שיטות ציבוריות
פלט <T> | asOutput () מחזירה את הידית הסמלית של טנזור. |
סטטי <T, U מרחיב מספר> GatherNd <T> | ליצור ( היקף היקף , פרמטרים של Operand <T>, מדדי Operand <U>) שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת GatherNd חדשה. |
פלט <T> | פלט () ערכים מ-'params' שנאספו ממדדים שניתנו על-ידי 'מדדים', עם הצורה 'indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:]'. |
שיטות בירושה
שיטות ציבוריות
פלט ציבורי <T> asOutput ()
מחזירה את הידית הסמלית של טנזור.
כניסות לפעולות TensorFlow הן יציאות של פעולת TensorFlow אחרת. שיטה זו משמשת להשגת ידית סמלית המייצגת את חישוב הקלט.
Public static GatherNd <T> create ( היקף היקף , פרמטרים של Operand <T>, מדדי Operand <U>)
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת GatherNd חדשה.
פרמטרים
תְחוּם | ההיקף הנוכחי |
---|---|
params | הטנסור שממנו לאסוף ערכים. |
מדדים | טנסור אינדקס. |
מחזיר
- מופע חדש של GatherNd
פלט ציבורי <T> פלט ()
ערכים מ-'params' שנאספו ממדדים שניתנו על-ידי 'מדדים', עם הצורה 'indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:]'.