Tensorflow2.0之根据索引号收集数据

Tensorflow之根据索引号收集数据

tf.gather

tf.gather 可以实现根据索引号收集数据的目的。考虑班级成绩册的例子，共有4个班，每个班35个学生，8门学科，保存成绩册的张量shape为[4,35,8]。

x = tf.random.uniform([4,35,8],maxval=100,dtype=tf.int32)

现在需要收集1-2班的成绩册，可以给定班级索引号：[0,1]/[:2]，班级的维度为axis=0:

In [38]:tf.gather(x,[0,1],axis=0) # 在班级维度收集第1-2 号班级成绩册
Out[38]:<tf.Tensor: id=83, shape=(2, 35, 8), dtype=int32, numpy=
array([[[43, 10, 93, 85, 75, 87, 28, 19],
[52, 17, 44, 88, 82, 54, 16, 65],
[98, 26, 1, 47, 59, 3, 59, 70],…

实际上，对于上述需求，通过切片𝑥[: 2]可以更加方便地实现。但是对于不规则的索引方式，比如，需要抽查所有班级的第1,4,9,12,13,27 号同学的成绩，则切片方式实现起来非常麻烦，而tf.gather 则是针对于此需求设计的，使用起来非常方便：

In [39]: # 收集第1,4,9,12,13,27 号同学成绩
tf.gather(x,[0,3,8,11,12,26],axis=1)
Out[39]:<tf.Tensor: id=87, shape=(4, 6, 8), dtype=int32, numpy=
array([[[43