• 『TensorFlow』高级高维切片gather_nd


    gather用于高级切片,有关官方文档的介绍,关于维度的说明很是费解,示例也不太直观,这里给出我的解读,示例见下面,

        indices = [[0, 0], [1, 1]]
        params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
        output = ['a', 'd']

        indices = [[[0, 0]], [[0, 1]]]
        params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
        output = [['a'], ['b']]

    我们两次被索引对象是相同的:[2, 2]形状,而indice的形状各不相同,按照官网的算法计算输出很不直观,按照我的理解,我们由最后一维度向外看indices即可,即[0, 0]索引到'a'[1, 1]索引到'b',然后我们使用索引到的对象替换掉最后一维度的索引即可,例如,对于[[0, 0], [1, 1]],替换掉[0, 0][1, 1]后,即为['a', 'd'],而[[[0, 0]], [[0, 1]]]替换后保留了外层两个维度:[['a'], ['b']]
    我们看官网另一个例子,对应[0, 0, 1]获得'b0'[1, 0, 1]获得'b1'……,简单替换即可。

        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']]

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9819697.html
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