Gather

পাবলিক চূড়ান্ত ক্লাস জমায়েত

`পরামর্শ` অক্ষ `অক্ষ` থেকে `সূচক` অনুযায়ী স্লাইস সংগ্রহ করুন।

`সূচক` অবশ্যই যেকোনো মাত্রার একটি পূর্ণসংখ্যা টেনসর হতে হবে (সাধারণত 0-D বা 1-D)। আকৃতি `params.shape[:axis] + indices.shape[batch_dims:] + params.shape[axis + 1:]` সহ একটি আউটপুট টেনসর তৈরি করে যেখানে:

# Scalar indices (output is rank(params) - 1).
     output[a_0, ..., a_n, b_0, ..., b_n] =
       params[a_0, ..., a_n, indices, b_0, ..., b_n]
 
     # Vector indices (output is rank(params)).
     output[a_0, ..., a_n, i, b_0, ..., b_n] =
       params[a_0, ..., a_n, indices[i], b_0, ..., b_n]
 
     # Higher rank indices (output is rank(params) + rank(indices) - 1).
     output[a_0, ..., a_n, i, ..., j, b_0, ... b_n] =
       params[a_0, ..., a_n, indices[i, ..., j], b_0, ..., b_n]
 

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।

এছাড়াও `tf.batch_gather` এবং tf.gather_nd দেখুন।

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস সংগ্রহ করুন। বিকল্প Gather জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <T>
আউটপুট হিসাবে ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
স্ট্যাটিক সংগ্রহ। বিকল্প
ব্যাচডিমস (লং ব্যাচডিমস)
static <T, U প্রসারিত করে সংখ্যা, V প্রসারিত করে সংখ্যা> সংগ্রহ করুন <T>
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> প্যারামস, অপারেন্ড <U> সূচক, অপারেন্ড <V> অক্ষ, বিকল্প... বিকল্প)
একটি নতুন গ্যাদার অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
আউটপুট <T>
আউটপুট ()
`পরামর্শ` থেকে মানগুলি `পরামর্শ` দ্বারা প্রদত্ত সূচকগুলি থেকে সংগ্রহ করা হয়েছে, যার আকৃতি `params.shape[:axis] + indices.shape + params.shape[axis + 1:]`।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()

একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক গ্যাদার। অপশন ব্যাচডিমস (লং ব্যাচডিমস)

সর্বজনীন স্ট্যাটিক সংগ্রহ করুন <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> প্যারামস, অপারেন্ড <U> সূচক, অপারেন্ড <V> অক্ষ, বিকল্প... বিকল্প)

একটি নতুন গ্যাদার অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
params যে টেনসর থেকে মান সংগ্রহ করতে হবে। কমপক্ষে র‍্যাঙ্ক `অক্ষ + 1` হতে হবে।
সূচক সূচক টেনসর। পরিসরে হতে হবে `[0, params.shape[axis])`।
অক্ষ `পরামর্শ`-এ যে অক্ষ থেকে `সূচক` সংগ্রহ করতে হবে। প্রথম মাত্রা ডিফল্ট. নেতিবাচক সূচক সমর্থন করে।
বিকল্প ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে
রিটার্নস
  • সংগ্রহের একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> আউটপুট ()

`পরামর্শ` থেকে মানগুলি `পরামর্শ` দ্বারা প্রদত্ত সূচকগুলি থেকে সংগ্রহ করা হয়েছে, যার আকৃতি `params.shape[:axis] + indices.shape + params.shape[axis + 1:]`।