浅谈tensorflow中张量的提取值和赋值
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2020-09-18
02:13:01
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浅谈浅谈tensorflow中张量的提取值和赋值中张量的提取值和赋值
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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。
已知数值的位置，从张量中提取数值：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
函数原型函数原型
gather(
params,
indices,
validate_indices=None,
name=None,
axis=0
)
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
如果indices是向量
如果indices是高阶张量
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
tf.gather_nd函数
函数原型函数原型
gather_nd(
params,
indices,
name=None
)
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。
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，如下面
indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:]
参数：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。
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