tf.gather参数

`tf.gather` 是 TensorFlow 中的一个函数，它的功能是根据给定的索引从输入张量中收集元素。它的参数包括：

- `params`：要从中收集元素的张量。
- `indices`：一个张量，其中包含要收集的元素的索引。索引可以是整数或布尔值。如果 `indices` 是整数，则表示要收集的张量的轴的索引。如果 `indices` 是布尔值，则需要与 `params` 张量具有相同的形状，其中 `True` 值表示要选择的元素。
- `axis`：一个整数，表示要收集的轴的索引。默认情况下，`axis=-1`，即在最后一个轴上进行收集。

例如，以下代码将从输入张量 `params` 的第 0 轴收集索引为 `[2, 1, 0]` 的元素：

import tensorflow as tf

params = tf.constant([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
indices = tf.constant([2, 1, 0])
result = tf.gather(params, indices, axis=0)

print(result)
# 输出：[[5 6], [3 4], [1 2]]

在这个例子中，我们指定了 `axis=0`，因此从 `params` 的第 0 轴收集元素。`indices` 中的第一个元素 2 表示从 `params` 的第 0 轴选择第三行，因此结果张量的第一行是 `[5, 6]`。类似地，第二个元素 1 表示选择 `params` 的第二行，以此类推。

相关问题

tf.gather函数用法

`tf.gather`函数是 TensorFlow 中的一个操作，用于根据索引从张量中收集元素。它的语法如下：

tf.gather(params, indices, axis=None, batch_dims=0, name=None)

参数说明：

- `params`: 要从中收集元素的张量，可以是任何形状的张量。
- `indices`: 一个张量，指定要收集哪些元素。它可以是任何形状的整数张量。
- `axis`: 一个可选的整数，指定从哪个轴收集元素。默认为`None`，表示要将`indices`解释为一维向量。如果指定`axis`，则`indices`必须是具有相同形状的张量。
- `batch_dims`: 一个可选的整数，指定批次维度的数量。默认为0，表示没有批次维度。例如，如果`params`的形状是`(batch_size, height, width, channels)`，则`batch_dims`可以设置为1，表示`indices`的形状是`(batch_size, num_elements)`。
- `name`: （可选）操作的名称。

`tf.gather`函数的返回值是一个张量，其中包含来自`params`的元素，其索引由`indices`指定。

下面是一个使用`tf.gather`函数的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个3x3的矩阵
x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 从第1个轴（即行）收集第0行和第2行
indices = tf.constant([0, 2])
y = tf.gather(x, indices, axis=0)

print(y.numpy())  # 输出 [[1 2 3] [7 8 9]]

在这个例子中，我们创建了一个3x3的矩阵`x`，然后使用`tf.gather`函数从第一个轴（即行）收集第0行和第2行，得到了形状为`(2, 3)`的矩阵`y`。注意，`indices`的形状是`(2,)`，因为我们没有指定`axis`参数。

tf.concat默认参数

tf.concat函数的默认参数是axis=0。这意味着默认情况下，tf.concat会按照第一个维度（行）进行合并。例如，如果有两个形状为（2, 3）的张量t1和t2，使用tf.concat(\[t1, t2\])将返回一个形状为（4, 3）的张量，其中前两行是t1的内容，后两行是t2的内容。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tf.tile,tf.gather，t f.concat，t f .expand_dims,tf.add_n, tf.stack,tf.sparse_to_dense](https://blog.csdn.net/u010365819/article/details/88233385)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [tf.concat and stack用法](https://blog.csdn.net/qq_31150463/article/details/84193962)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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