Question

我需要从Tensor收集一些数据，我使用了gather_nd。现在代码在

之上

import tensorflow as tf

indices = [[[0, 4], [0, 1], [0, 6], [0, 2]],
           [[1, 1], [1, 4], [1, 0], [1, 9]],
           [[2, 5], [2, 1], [2, 9], [2, 6]]]

params = [[4,6,3,6,7,8,4,5,3,8], [9,5,6,2,6,5,1,9,6,4], [4,6,6,1,3,2,6,7,1,8]]
output = tf.gather_nd(params, indices)

sess = tf.Session()
print sess.run(output)

输出

[[7 6 4 3]
 [5 6 9 4]
 [2 6 8 6]]

是的，这就是我想要的。我想取出位于params [0]的4,1,6,2处的值。它们是7,6,4,3，因为params [0] [4] = 7，params [0] [1] = 6，params [0] [6] = 4，params [0] [2] = 3。

但是，tf.gather_nd只接收上述索引。现在我的raw_indices就像，

[[4, 1, 6, 2],
 [1, 4, 0, 9],
 [5, 1, 9, 6]]

如何在张量流中将raw_indices转移到indices？是的，我必须在张量图中执行此步骤，因为在图的中间生成了raw_indices。

Answer 1

tf.range（）和一些拼贴的混合似乎有效：

def index_matrix_to_pairs(index_matrix):
  replicated_first_indices = tf.tile(
      tf.expand_dims(tf.range(tf.shape(index_matrix)[0]), dim=1), 
      [1, tf.shape(index_matrix)[1]])
  return tf.pack([replicated_first_indices, index_matrix], axis=2)

start = [[4, 1, 6, 2],
 [1, 4, 0, 9],
 [5, 1, 9, 6]]
with tf.Session():
  print(index_matrix_to_pairs(start).eval())

给出：

[[[0 4]
  [0 1]
  [0 6]
  [0 2]]

 [[1 1]
  [1 4]
  [1 0]
  [1 9]]

 [[2 5]
  [2 1]
  [2 9]
  [2 6]]]

它只是使用平铺的tf.range（）op生成每对的第一部分，然后用指定的索引打包。

如何使用tensorflow中的gather_nd在我的案例中收集数据？

1 个答案: