tensorflow中tf.gather

本文介绍了TensorFlow中的tf.gather函数,该函数可以根据指定的索引从输入张量中选取元素并形成新的张量。通过具体实例展示了如何使用tf.gather进行一维和二维张量的元素选取。
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tf.gather:

函数原型:

tf.gather(
    params,
    indices,
    validate_indices=None,
    name=None,
    axis=0
)

说明:

  • 根据indices中的索引从params中取出响应的元素来替换掉索引形成张量返回。

例子:

import tensorflow as tf
a = tf.Variable([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15]])
index_a = tf.Variable([0, 2])
index_a1=tf.Variable([[0], [2]])
b = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
index_b = tf.Variable([2, 4, 6, 8])
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(tf.gather(a, index_a)))
    print(sess.run(tf.gather(b, index_b)))
    print(sess.run(tf.gather(a, index_a1)))
输出:
[[ 1  2  3  4  5]
 [11 12 13 14 15]]
================================
[3 5 7 9]
================================
[[[ 1  2  3  4  5]]
 [[11 12 13 14 15]]]

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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

### TensorFlow `tf.gather` 的使用方法 `tf.gather` 是 TensorFlow 提供的一个用于从张量中提取子集的功能强大的工具。它允许通过指定索引来获取张量的部分内容,类似于 NumPy 的高级索引功能。 #### 参数说明 以下是 `tf.gather` 的主要参数及其作用: - **params**: 输入的张量,从中提取数据。 - **indices**: 表示要提取的数据的位置索引,可以是一维或多维数组。 - **axis**: 指定沿哪个轴进行聚集操作,默认为 0。 - **batch_dims**: 可选参数,表示前多少维度作为批处理维度,默认为 0。 - **name**: 运算名称(可选)。 #### 示例代码 下面是一个简单的例子展示如何使用 `tf.gather` 来从张量中选取特定部分的内容。 ```python import tensorflow as tf # 定义输入张量 tensor = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 定义索引 indices = tf.constant([0, 1]) # 默认沿着第一个轴 (axis=0) 获取元素 result_axis_0 = tf.gather(tensor, indices) # 修改 axis 参数来改变行为 result_axis_1 = tf.gather(tensor, indices, axis=1) print("Original Tensor:") print(tensor.numpy()) print("\nGathering along axis 0:") print(result_axis_0.numpy()) # 输出 [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] print("\nGathering along axis 1:") print(result_axis_1.numpy()) # 输出 [[1, 2], [4, 5]] ``` 上述代码展示了两种不同的方式调用 `tf.gather` 方法:一种是在默认情况下按行收集;另一种则是按照列的方向进行收集[^1]。 #### 注意事项 当尝试优化性能时,建议尽量减少 Python 控制流语句的影响,并采用 TensorFlow 原生支持的操作替代标准库实现。例如,在涉及布尔值初始化的地方应该优先考虑使用 `tf.constant(True)` 而不是普通的 Python 布尔值 True。 另外需要注意的是,尽管可以在动态模式下自由混合使用常规 Python 和 TensorFlow API 编写逻辑,但如果希望利用自动图技术,则需严格遵守其编码准则以确保兼容性和效率最大化[^3]。 #### 关联文档链接 对于更详细的官方描述以及额外选项解释,请访问 TensorFlow GitHub 发布页面上的具体版本更新日志[^2] 或者查阅最新版 TensorFlow 文档关于此函数的具体章节。
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