『TensorFlow』高階高維切片gather_nd
阿新 • • 發佈：2018-11-09
gather用於高階切片，有關官方文件的介紹，關於維度的說明很是費解，示例也不太直觀，這裡給出我的解讀，示例見下面，
我們兩次被索引物件是相同的：
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']]
[2, 2]形狀，而indice的形狀各不相同，按照官網的演算法計算輸出很不直觀，按照我的理解，我們由最後一維度向外看indices即可，即
[0, 0]索引到
'a'，
[1, 1]索引到
'b'，然後我們使用索引到的物件替換掉最後一維度的索引即可，例如，對於
[[0, 0], [1, 1]]，替換掉
[0, 0]和
[1, 1]後，即為
['a', 'd']，而
[[[0, 0]], [[0, 1]]]替換後保留了外層兩個維度：
[['a'], ['b']]。
我們看官網另一個例子，對應
[0, 0, 1]獲得
'b0'，
[1, 0, 1] 獲得
'b1'……，簡單替換即可。
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']]