Python–tensorflow . gather _ nd()
原文:https://www.geeksforgeeks.org/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。
聚集 _nd() 用于根据提供的索引从输入张量聚集切片。
语法: tensorflow.gather_nd(参数、索引、批处理参数、名称)
参数:
- 参数:秩大于等于轴+1 的张量。
- 指数:它是 int32 或 int64 类型的张量。
- batch_dims: 表示批次维度数的整数。它必须小于等级(指数)。
- 名称:定义操作的名称。
返回:
它返回一个与参数具有相同数据类型的张量。
例 1:
Python 3
# 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)
例 2:
Python 3
# 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)
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