Gather¶
バージョン名: Gather-7
カテゴリー: データ移動
簡単な説明: Gather 操作は、2 番目の入力テンソルと 3 番目の入力の軸で指定されたインデックスに従って最初の入力テンソルのデータのスライスを取得します。この操作のセマンティクスは TensorFlow Gather 操作と同じです。
詳細な説明:
output[p_0, p_1, ..., p_{axis-1}, i_b, ..., i_{M-1}, p_{axis+1}, ..., p_{N-1}] =
data[p_0, p_1, ..., p_{axis-1}, indices[p_0, p_1, ..., p_{b-1}, i_b, ..., i_{M-1}], p_{axis+1}, ..., p_{N-1}]
data、indices および axis がそれぞれ 1 番目、2 番目、3 番目の入力からのテンソルである場合、b はバッチ次元の数です。N および M はそれぞれ data と indices テンソルの次元数です。
属性:
-
batch_dims
-
説明: batch_dims (
bとも表記) は、バッチを表すdataテンソルとindicesの先頭の次元数であり、Gather はb次元から収集を開始します。データとインデックス・テンソルの最初のb次元が等しい必要があります。batch_dimsが 0 より小さい場合、正規化された値がbatch_dims = indices.rank + batch_dimsとして使用されます。 -
値の範囲:
[-min(data.rank, indices.rank); min(data.rank, indices.rank)]およびbatch_dims' <= axis'。ここで、batch_dims'とaxis'は、正規化されたbatch_dimsとaxisの値を表します。 タイプ: T_AXIS
デフォルト値: 0
必須: いいえ
-
例 1 - デフォルトの batch_dims 値を使用:
batch_dims = 0
axis = 0
indices = [0, 0, 4]
data = [1, 2, 3, 4, 5]
output = [1, 1, 5]
例 2 - デフォルト以外の batch_dims 値を使用:
batch_dims = 1
axis = 1
indices = [[0, 0, 4], <-- this is applied to the first batch
[4, 0, 0]] <-- this is applied to the second batch
indices_shape = (2, 3)
data = [[1, 2, 3, 4, 5], <-- the first batch
[6, 7, 8, 9, 10]] <-- the second batch
data_shape = (2, 5)
output = [[ 1, 1, 5],
[10, 6, 6]]
output_shape = (2, 3)
例 3 - デフォルト以外の batch_dims 値を使用:
batch_dims = 2
axis = 2
indices = [[[0, 0, 4], <-- this is applied to the first batch, index = (0, 0)
[4, 0, 0]], <-- this is applied to the second batch, index = (0, 1)
[[1, 2, 4], <-- this is applied to the third batch, index = (1, 0)
[4, 3, 2]]] <-- this is applied to the fourth batch, index = (1, 1)
indices_shape = (2, 2, 3)
data = [[[1, 2, 3, 4, 5], <-- the first batch, index = (0, 0)
[6, 7, 8, 9, 10]], <-- the second batch, index = (0, 1)
[[11, 12, 13, 14, 15], <-- the third batch, index = (1, 0)
[16, 17, 18, 19, 20]]] <-- the fourth batch, index = (1, 1)
data_shape = (2, 2, 5)
output = [[[ 1, 1, 5],
[10, 6, 6]],
[[12, 13, 15],
[20, 19, 18]]]
output_shape = (2, 2, 3)
例 4 - axis > batch_dims を使用:
batch_dims = 1
axis = 2
indices = [[1, 2, 4], <-- this is applied to the first batch
[4, 3, 2]] <-- this is applied to the second batch
indices_shape = (2, 3)
data = [[[[ 1, 2, 3, 4], <-- first batch
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16],
[17, 18, 19, 20]]],
[[[21, 22, 23, 24], <-- second batch
[25, 26, 27, 28],
[29, 30, 31, 32],
[33, 34, 35, 36],
[37, 38, 39, 40]]]]
data_shape = (2, 1, 5, 4)
output = [[[[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12],
[17, 18, 19, 20]]],
[[[37, 38, 39, 40],
[33, 34, 35, 36],
[29, 30, 31, 32]]]]
output_shape = (2, 1, 3, 4)
例 5 - 負の batch_dims 値を使用:
batch_dims = -1 <-- normalized value will be indices.rank + batch_dims = 2 - 1 = 1
axis = 1
indices = [[0, 0, 4], <-- this is applied to the first batch
[4, 0, 0]] <-- this is applied to the second batch
indices_shape = (2, 3)
data = [[1, 2, 3, 4, 5], <-- the first batch
[6, 7, 8, 9, 10]] <-- the second batch
data_shape = (2, 5)
output = [[ 1, 1, 5],
[10, 6, 6]]
output_shape = (2, 3)
入力:
1: 任意のデータを持つ T タイプの
dataテンソル。必須。-
2: 収集するインデックスを持つ T_IND タイプの
indicesテンソル。インデックスの 0D テンソル (スカラー) も許可されます。インデックス値の範囲は[0, data[axis] - 1]です。必須。 -
3: T_AXIS タイプのスカラーまたは 1D テンソル
axisは、データを収集する次元インデックスです。例えば、axis が 1 に等しい場合は、最初の次元で収集が実行されることを意味します。負のaxisは逆インデックスを意味し、値axis = data.rank + axisに正規化されます。許可される値は、[-len(data.shape), len(data.shape) - 1]およびaxis' >= batch_dims'です。ここで、axis'とbatch_dims'は、正規化されたbatch_dimsとaxisの値を表します。必須。
出力:
-
1:
indicesによって収集されたdataテンソルの要素で構成される T タイプの結果のテンソル。出力テンソルの形状は次のとおりです:data.shape[:axis] + indices.shape[batch_dims:] + data.shape[axis + 1:]
タイプ:
T: サポートされるタイプ。
T_IND: サポートされている整数タイプ。
T_AXIS: サポートされている整数タイプ。
例:
<layer ... type="Gather" version="opset7">
<data batch_dims="1" />
<input>
<port id="0">
<dim>2</dim>
<dim>64</dim>
<dim>128</dim>
</port>
<port id="1">
<dim>2</dim>
<dim>32</dim>
<dim>21</dim>
</port>
<port id="2"/> <!-- axis = 1 -->
</input>
<output>
<port id="2">
<dim>2</dim>
<dim>32</dim>
<dim>21</dim>
<dim>128</dim>
</port>
</output>
</layer>