好的,这样考虑:
您正在提供索引值列表,以对提供的张量进行索引以获取这些切片。您提供的索引的第一维是针对要执行的每个索引。让我们假设张量只是列表的列表。
[[0]]表示您想要在提供的张量的索引0处获得一个特定的切片(列表)。像这样:
[tensor[0]]
[[0],[1]]表示您想要在索引0和1处获得两个特定的切片,如下所示:
[tensor[0], tensor[1]]
现在,如果张量超过一个维度怎么办?我们做同样的事情:
[[0,0]]表示您想在第0个列表的索引[0,0]处获取一个切片。像这样:
[tensor[0][0]]
[[0,1],[2,3]]表示您要以提供的索引和尺寸返回两个切片。像这样:
[tensor[0][1], tensor[2][3]]
我希望这是有道理的。我尝试使用Python索引来帮助说明如何在Python中对列表列表执行此操作。
0
您是否可以直观地解释或给出有关
tf.gather_nd
更多示例,以便在tf.gather_nd
中索引和切片高维张量?我阅读了API ,但简洁起见,我很难遵循该函数的概念。