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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: इकट्ठा करो
#include <array_ops.h> indices द्वारा निर्दिष्ट आकार के साथ params से स्लाइस को एक टेंसर में इकट्ठा करें ।
सारांश
indices एक K-आयामी पूर्णांक टेंसर है, जिसे params में सूचकांकों के (K-1)-आयामी टेंसर के रूप में सबसे अच्छा माना जाता है, जहां प्रत्येक तत्व params के एक टुकड़े को परिभाषित करता है:
output[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)] = params[indices[\\(i_0, ..., i_{K-2}\\)]] जबकि tf.gather indices में स्लाइस को params के axis आयाम में परिभाषित किया गया है, tf.gather_nd में, indices स्लाइस को params के पहले N आयामों में परिभाषित करता है, जहां N = indices.shape[-1] ।
indices का अंतिम आयाम अधिकतम params की रैंक हो सकता है:
indices.shape[-1] <= params.rank
indices का अंतिम आयाम तत्वों से मेल खाता है (यदि indices.shape[-1] == params.rank ) या स्लाइस (यदि indices.shape[-1] < params.rank ) आयाम indices.shape[-1] params के साथ . आउटपुट टेंसर का आकार होता है
indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:]
ध्यान दें कि सीपीयू पर, यदि कोई आउट ऑफ बाउंड इंडेक्स पाया जाता है, तो एक त्रुटि वापस आ जाती है। जीपीयू पर, यदि आउट ऑफ बाउंड इंडेक्स पाया जाता है, तो संबंधित आउटपुट मान में 0 संग्रहीत किया जाता है।
नीचे कुछ उदाहरण.
मैट्रिक्स में सरल अनुक्रमण:
indices = [[0, 0], [1, 1]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = ['a', 'd'] मैट्रिक्स में स्लाइस अनुक्रमण:
indices = [[1], [0]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = [['c', 'd'], ['a', 'b']] 3-टेंसर में अनुक्रमण:
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'] एक मैट्रिक्स में बैच अनुक्रमण:
indices = [[[0, 0]], [[0, 1]]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = [['a'], ['b']] मैट्रिक्स में बैचेड स्लाइस अनुक्रमण:
indices = [[[1]], [[0]]]
params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
output = [[['c', 'd']], [['a', 'b']]] 3-टेंसर में बैच अनुक्रमण:
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 और tf.batch_gather भी देखें।
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- पैरामीटर: वह टेंसर जिससे मान एकत्रित करना है।
- सूचकांक: सूचकांक टेंसर।
रिटर्न:
-
Output : आकार सूचकांकों के साथ indices द्वारा दिए गए सूचकांकों से एकत्रित params के मान indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:] ।
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
नोड
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
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आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],null,["# tensorflow::ops::GatherNd Class Reference\n\ntensorflow::ops::GatherNd\n=========================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\n[Gather](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/gather#classtensorflow_1_1ops_1_1_gather) slices from `params` into a [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with shape specified by `indices`.\n\nSummary\n-------\n\n`indices` is a K-dimensional integer tensor, best thought of as a (K-1)-dimensional tensor of indices into `params`, where each element defines a slice of `params`: \n\n```scdoc\noutput[\\\\(i_0, ..., i_{K-2}\\\\)] = params[indices[\\\\(i_0, ..., i_{K-2}\\\\)]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nWhereas in `tf.gather``indices` defines slices into the `axis` dimension of `params`, in `tf.gather_nd`, `indices` defines slices into the first `N` dimensions of `params`, where `N = indices.shape[-1]`.\n\nThe last dimension of `indices` can be at most the rank of `params`: \n\n```text\nindices.shape[-1] \u003c= params.rank\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe last dimension of `indices` corresponds to elements (if `indices.shape[-1] == params.rank`) or slices (if `indices.shape[-1] \u003c params.rank`) along dimension `indices.shape[-1]` of `params`. The output tensor has shape \n\n```cplint\nindices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nNote that on CPU, if an out of bound index is found, an error is returned. On GPU, if an out of bound index is found, a 0 is stored in the corresponding output value.\n\nSome examples below.\n\nSimple indexing into a matrix:\n\n\n```text\n indices = [[0, 0], [1, 1]]\n params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]\n output = ['a', 'd']\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nSlice indexing into a matrix:\n\n\n```text\n indices = [[1], [0]]\n params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]\n output = [['c', 'd'], ['a', 'b']]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nIndexing into a 3-tensor:\n\n\n```text\n indices = [[1]]\n params = [[['a0', 'b0'], ['c0', 'd0']],\n [['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]]\n output = [[['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```text\n indices = [[0, 1], [1, 0]]\n params = [[['a0', 'b0'], ['c0', 'd0']],\n [['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]]\n output = [['c0', 'd0'], ['a1', 'b1']]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```text\n indices = [[0, 0, 1], [1, 0, 1]]\n params = [[['a0', 'b0'], ['c0', 'd0']],\n [['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]]\n output = ['b0', 'b1']\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nBatched indexing into a matrix:\n\n\n```text\n indices = [[[0, 0]], [[0, 1]]]\n params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]\n output = [['a'], ['b']]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nBatched slice indexing into a matrix:\n\n\n```text\n indices = [[[1]], [[0]]]\n params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]\n output = [[['c', 'd']], [['a', 'b']]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nBatched indexing into a 3-tensor:\n\n\n```text\n indices = [[[1]], [[0]]]\n params = [[['a0', 'b0'], ['c0', 'd0']],\n [['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]]\n output = [[[['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]],\n [[['a0', 'b0'], ['c0', 'd0']]]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```text\n indices = [[[0, 1], [1, 0]], [[0, 0], [1, 1]]]\n params = [[['a0', 'b0'], ['c0', 'd0']],\n [['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]]\n output = [[['c0', 'd0'], ['a1', 'b1']],\n [['a0', 'b0'], ['c1', 'd1']]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```text\n indices = [[[0, 0, 1], [1, 0, 1]], [[0, 1, 1], [1, 1, 0]]]\n params = [[['a0', 'b0'], ['c0', 'd0']],\n [['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]]\n output = [['b0', 'b1'], ['d0', 'c1']]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nSee also `tf.gather` and `tf.batch_gather`.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- params: The tensor from which to gather values.\n- indices: Index tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): Values from `params` gathered from indices given by `indices`, with shape `indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:]`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [GatherNd](#classtensorflow_1_1ops_1_1_gather_nd_1a83ac49d5f8899faa1cf24f7eea2c01ac)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` params, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_gather_nd_1a3ef794c722311cc2b178e09e32c48f15) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_gather_nd_1a3e99a0c52482bb14c94c1bbf9b507e95) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_gather_nd_1ab32d5802ad22d9fa803952390ca3fce8)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_gather_nd_1ab8601c2824b77c2f890a973ccd8f7212)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_gather_nd_1a7741e14bd7240a514268290545b62223)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### GatherNd\n\n```gdscript\n GatherNd(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input params,\n ::tensorflow::Input indices\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
