Gather#

バージョン名: Gather-8

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で指定されたインデックスと 3 番目の入力からの軸に従って、最初の入力テンソルのデータ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 操作と同じですが、負のインデックスのサポートも含まれています。

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。インデックスに許可される値は [-data.shape[axis], data.shape[axis] - 1] の範囲内です。インデックス値が許容範囲を超える場合、対応するインデックスの出力データはゼロで埋められます (例 7)。

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。data と indices テンソルの最初の b 次元が等しい必要があります。batch_dims がゼロより小さい場合、正規化された batch_dims = indices.rank + batch_dims 値が使用されます。

    • 値の範囲: [-min(data.rank, indices.rank); min(data.rank, indices.rank)] と 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

デフォルトの batch_dims 値を使用した例 1:

batch_dims = 0 
axis = 0 

indices = [0, 0, 4] 
data    = [1, 2, 3, 4, 5] 
output  = [1, 1, 5]

デフォルト以外の batch_dims 値を使用した例 2:

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)

デフォルト以外の batch_dims 値を使用した例 3:

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)

axis > batch_dims を使用した例 4:

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)

負の batch_dims 値を使用した例 5:

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)

負のインデックスを使用した例 6:

batch_dims = 0 
axis = 0 

indices = [0, -2, -1] 
data    = [1, 2, 3, 4, 5] 
output  = [1, 4, 5]

インデックスが範囲外の例 7:

batch_dims = 0 
axis = 0 

indices = [3, 10, -20] 
data    = [1, 2, 3, 4, 5] 
output  = [4, 0, 0]

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 [-data.shape[axis], data.shape[axis] - 1] です。インデックスの負の値は、data.shape[axis] からの逆インデックスを示します。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 data.shape[:axis] + indices.shape[batch_dims:] + data.shape[axis + 1:] です

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="opset8"> 
    <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>