從張量的第一維提取非連續切片
通常,tf.gather
允許你訪問張量的第一維中的元素(例如,二維張量中的行 1,3 和 7)。如果你需要訪問除第一個之外的任何其他維度,或者如果你不需要整個切片,但是例如僅在第 1 行,第 3 行和第 7 行中的第 5 個條目,則最好使用 tf.gather_nd
(請參閱即將發布的示例這個)。
tf.gather
論點:
params
:要從中提取值的張量。indices
:張量,指定指向params
的索引
有關詳細資訊, 請參閱 tf.gather(params, indices) 文件。
我們想要在二維張量中提取第 1 和第 4 行。
# data is [[0, 1, 2, 3, 4, 5],
# [6, 7, 8, 9, 10, 11],
# ...
# [24, 25, 26, 27, 28, 29]]
data = np.reshape(np.arange(30), [5, 6])
params = tf.constant(data)
indices = tf.constant([0, 3])
selected = tf.gather(params, indices)
selected
具有形狀 [2, 6]
並列印其值
[[ 0 1 2 3 4 5]
[18 19 20 21 22 23]]
indices
也可以只是一個標量(但不能包含負數指數)。例如在上面的例子中:
tf.gather(params, tf.constant(3))
會列印
[18 19 20 21 22 23]
請注意,indices
可以具有任何形狀,但儲存在 indices
中的元素始終僅指 params
的第一維。例如,如果要同時檢索第 1 行和第 3 行以及第 2 行和第 4 行,則可以執行以下操作:
indices = tf.constant([[0, 2], [1, 3]])
selected = tf.gather(params, indices)
現在 selected
將形成 [2, 2, 6]
,其內容為:
[[[ 0 1 2 3 4 5]
[12 13 14 15 16 17]]
[[ 6 7 8 9 10 11]
[18 19 20 21 22 23]]]
你可以使用 tf.gather
來計算排列。例如,以下內容會反轉 params
的所有行:
indices = tf.constant(list(range(4, -1, -1)))
selected = tf.gather(params, indices)
selected
現在
[[24 25 26 27 28 29]
[18 19 20 21 22 23]
[12 13 14 15 16 17]
[ 6 7 8 9 10 11]
[ 0 1 2 3 4 5]]
如果你需要訪問除第一個維度之外的任何其他維度,你可以使用 tf.transpose
解決這個問題:例如,在我們的示例中收集列而不是行,你可以這樣做:
indices = tf.constant([0, 2])
selected = tf.gather(tf.transpose(params, [1, 0]), indices)
selected_t = tf.transpose(selected, [1, 0])
selected_t
的形狀為 [5, 2]
,內容如下:
[[ 0 2]
[ 6 8]
[12 14]
[18 20]
[24 26]]
然而,tf.transpose
相當昂貴,所以在這個用例中使用 tf.gather_nd
可能會更好。