TensorFlow中gather, gather_nd, scatter, scatter_nd用法浅析

2021-01-10 03:32:21 阅读：343 来源： 互联网

标签：... gather nd tf params indices scatter

tf.gather和gather_nd从params中收集数值，tf.scatter_nd 和 tf.scatter_nd_update用updates更新某一张量。严格上说，tf.gather_nd和tf.scatter_nd_update互为逆操作。

1. 已知数值的位置，从张量中提取数值：tf.gather, tf.gather_nd

tf.gather indices每个元素（标量）是params某个axis的索引，tf.gather_nd 中indices最后一个阶对应于索引值。

tf.gather函数

函数原型

1 gather(
2     params,
3     indices,
4     validate_indices=None,
5     name=None,
6     axis=0
7 )

参数：

params是要查找的张量，indices是要查找值的索引（int32或int64），axis是查找轴，name是操作名。

如果indices是标量，$output[a_0,...,a_n,b_0,...,b_n] = params[a_0,...a_n,indices,b_0,...,b_n]$

如果indices是向量，$output[a_0,...,a_n,i,b_0,...,b_n] = params[a_0,...a_n,indices[i],b_0,...,b_n]$

如果indices是高阶张量，$output[a_0,...,a_n,i,...,j,b_0,...,b_n] = params[a_0,...a_n,indices[i,...,j],b_0,...,b_n]$

返回值：

该函数返回值类型与params相同，具体值是从params中收集过来的，形状为$params.shape[:axis]+indices.shape+params.shape[axis+1:]$

tf.gather_nd函数

函数原型

1 gather_nd(
2     params,
3     indices,
4     name=None
5 )

indices是K阶张量，包含K-1阶的索引值。它最后一阶是索引，最后一阶维度必须小于等于params的秩。indices最后一阶的维数等于params的秩时，我们得到params的某些元素；indices最后一阶的维数小于params的秩时，我们得到params的切片。例如$output[i_0,...,i_{K-2}]=params[indices[i_0,...i_{K-2}]]$。输出张量的形状由indices的K-1阶和params索引到的形状拼接而成，形状为$indices.shape[:-1]+params.shape[indices.shape[-1]:]$。

参数：

params：被收集的张量。

indices：索引张量。必须是以下类型之一：int32，int64。

name：操作的名称(可选)。

返回值：

该函数返回一个张量.与params具有相同的类型。张量值从indices所给定的索引中收集，并且具有这样的形状：$indices.shape[:-1]+params.shape[indices.shape[-1]:]$

2. 已知赋值的位置，向张量赋值：tf.scatter_nd, tf.scatter_nd_update

参考：https://www.zhangshengrong.com/p/nDa9j05yNj/

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来源： https://www.cnblogs.com/avril/p/14257275.html