টেনসরফ্লো :: অপস:: সংগ্রহ করা
#include <array_ops.h> indices দ্বারা নির্দিষ্ট আকৃতি সহ একটি টেনসরে params থেকে স্লাইস সংগ্রহ করুন ।
সারাংশ
indices হল একটি K-মাত্রিক পূর্ণসংখ্যার টেনসর, সর্বোত্তমভাবে বিবেচনা করা হয় একটি (K-1)-মাত্রিক টেনসর হিসাবে সূচকগুলির params , যেখানে প্রতিটি উপাদান params একটি স্লাইস সংজ্ঞায়িত করে:
output[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)] = params[indices[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)]] যেখানে tf.gather indices params axis মাত্রায় স্লাইসগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে, tf.gather_nd এ, indices params প্রথম N মাত্রাগুলিতে স্লাইসগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে, যেখানে N = indices.shape[-1] ।
indices শেষ মাত্রা সর্বাধিক params র্যাঙ্ক হতে পারে:
indices.shape[-1] <= params.rank
indices শেষ মাত্রা উপাদানগুলির সাথে মিলে যায় (যদি indices.shape[-1] == params.rank ) বা params মাত্রা indices.shape[-1] বরাবর স্লাইস ( indices.shape[-1] indices.shape[-1] < params.rank ) . আউটপুট টেনসরের আকৃতি আছে
indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:]
মনে রাখবেন যে CPU-তে, আউট অফ বাউন্ড সূচক পাওয়া গেলে, একটি ত্রুটি ফেরত দেওয়া হয়। GPU-তে, যদি একটি আউট অফ বাউন্ড সূচক পাওয়া যায়, একটি 0 সংশ্লিষ্ট আউটপুট মানের মধ্যে সংরক্ষণ করা হয়।
নিচে কিছু উদাহরণ।
একটি ম্যাট্রিক্সে সহজ সূচীকরণ:
indices = [[0, 0], [1, 1]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = ['a', 'd']একটি ম্যাট্রিক্সে সূচী স্লাইস করুন:
indices = [[1], [0]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = [['c', 'd'], ['a', 'b']]একটি 3-টেনসরে সূচীকরণ:
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']একটি ম্যাট্রিক্সে ব্যাচ করা ইন্ডেক্সিং:
indices = [[[0, 0]], [[0, 1]]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = [['a'], ['b']]একটি ম্যাট্রিক্সে ব্যাচড স্লাইস ইন্ডেক্সিং:
indices = [[[1]], [[0]]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = [[['c', 'd']], [['a', 'b']]]একটি 3-টেনসরে ব্যাচ করা ইন্ডেক্সিং:
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']] এছাড়াও tf.gather এবং tf.batch_gather দেখুন।
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- params: যে টেনসর থেকে মান সংগ্রহ করতে হয়।
- indices: সূচক টেনসর।
রিটার্ন:
-
Output:indicesদ্বারা প্রদত্ত সূচকগুলি থেকে সংগৃহীতparamsথেকে মানগুলি, আকৃতিরindices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:]সহ।
কনস্ট্রাক্টর এবং ডেস্ট্রাক্টর | |
|---|---|
GatherNd (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input params, :: tensorflow::Input indices) |
পাবলিক বৈশিষ্ট্য | |
|---|---|
operation | |
output | |
পাবলিক ফাংশন | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
অপারেশন
Operation operation
আউটপুট
::tensorflow::Output output
পাবলিক ফাংশন
সংগ্রহ করা
GatherNd( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input params, ::tensorflow::Input indices )
নোড
::tensorflow::Node * node() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::ইনপুট
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() const