Python – tensorflow.gather_nd()

TensorFlow是谷歌设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。

gather_nd()用于根据提供的指数从输入张量中收集切片。

语法: tensorflow.gather_nd( params, indices, batch_dims, name)

参数:

params : 它是一个等级大于或等于axis+1的张量。
indices:它是一个dtype int32或int64的张量。
batch_dims:它是一个整数，代表批次维度的数量。它必须小于rank(indices)。
name: 它定义了操作的名称。

返回值:

它返回一个张量，其dtype与参数相同。

示例 1:

# Importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input
data = tf.constant([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
indices = tf.constant([[1], [0], [1]])
  
# Printing the input
print('data: ',data)
print('indices: ',indices)
  
# Calculating result
res = tf.gather_nd(data, indices)
  
# Printing the result
print('res: ',res)

输出:

data:  tf.Tensor(
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]], shape=(3, 2), dtype=int32)
indices:  tf.Tensor(
[[1]
 [0]
 [1]], shape=(3, 1), dtype=int32)
res:  tf.Tensor(
[[3 4]
 [1 2]
 [3 4]], shape=(3, 2), dtype=int32)

示例 2:

# Importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input
data = tf.constant([[1, 2, 3], [3, 4, 5], [5, 6, 7]])
indices = tf.constant([[1, 0], [0, 2], [1, 2]])
  
# Printing the input
print('data: ',data)
print('indices: ',indices)
  
# Calculating result
res = tf.gather_nd(data, indices)
  
# Printing the result
print('res: ',res)

输出:

data:  tf.Tensor(
[[1 2 3]
 [3 4 5]
 [5 6 7]], shape=(3, 3), dtype=int32)
indices:  tf.Tensor(
[[1 0]
 [0 2]
 [1 2]], shape=(3, 2), dtype=int32)
res:  tf.Tensor([3 3 5], shape=(3,), dtype=int32)