『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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