TensorFlow是Google設計的開源Python庫，用於開發機器學習模型和深度學習神經網絡。
gather_nd()用於基於提供的索引從輸入張量中收集切片。
用法： tensorflow.gather_nd( params, indices, batch_dims, name)
參數：
- params：它是張量，其等級大於或等於軸+1。
- indices:它是dtype int32或int64的張量。
- batch_dims:它是一個整數，代表編號或批次尺寸。它必須小於等級( index )。
- name:它定義了操作的名稱。
返回值：
它返回一個與param具有相同dtype的Tensor。
範例1：
Python3
# 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)輸出：
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)
範例2：
Python3
# 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)輸出：
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)
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自aman neekhara大神的英文原創作品 Python – tensorflow.gather_nd()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。