TensorFlowで指定されたインデックスを使用して3Dテンソルの要素にアクセスするにはどうすればよいですか?

Aug 16 2020

3Dテンソルの行を特定のインデックスの順序で取得しようとしています。入力は次のとおりです。

import tensorflow as tf

matrix = tf.constant([
    [[0, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7]], 
    [[8, 9], [10, 11], [12, 13], [14, 15]], 
    [[16, 17], [18, 19], [20, 21], [22, 23]], 
    [[24, 25], [26, 27], [28, 29], [30, 31]], 
    [[32, 33], [34, 35], [36, 37], [38, 39]]
])

indx = tf.constant([[3,2,1,0], [0,1,2,3], [1,0,3,2], [0,3,1,2], [1,2,3,0]])

# required output tensor:
[[[6, 7], [4, 5], [2, 3], [0, 1]],
 [[8, 9], [10, 11], [12, 13], [14, 15]],
 [[18, 19], [16, 17], [22, 23], [20, 21]],
 [[24, 25], [30, 31], [26, 27], [28, 29]],
 [[34, 35], [36, 37], [38, 39], [32, 33]]]

私はに苦労していtf.gather_nd()ます。なにか提案を?ここで発生していることがわかりますが、ループを使用せずにマトリックス全体に適用する方法がわかりません。fortf.map_fn

print(tf.gather_nd(matrix[0], tf.expand_dims(indx, -1)[0]).numpy().tolist())
print(tf.gather_nd(matrix[1], tf.expand_dims(indx, -1)[1]).numpy().tolist())
print(tf.gather_nd(matrix[2], tf.expand_dims(indx, -1)[2]).numpy().tolist())
print(tf.gather_nd(matrix[3], tf.expand_dims(indx, -1)[3]).numpy().tolist())
print(tf.gather_nd(matrix[4], tf.expand_dims(indx, -1)[4]).numpy().tolist())

"""
[[6, 7], [4, 5], [2, 3], [0, 1]]
[[8, 9], [10, 11], [12, 13], [14, 15]]
[[18, 19], [16, 17], [22, 23], [20, 21]]
[[24, 25], [30, 31], [26, 27], [28, 29]]
[[34, 35], [36, 37], [38, 39], [32, 33]]
"""

編集:私はnumpyに関して同様の質問をしました。巧妙な索引付けの答えは、numpyバージョンを解決しますが、Tensorsに適用するのは困難です。ここで受け入れられた答えを自由に見てください:numpyで指定されたインデックスを使用して3Dマトリックスから要素を取得するにはどうすればよいですか?

回答

Snehal Aug 16 2020 at 11:10

ああ、それは愚かだった!TensorFlowの多次元配列で機能する非常に優れた関数がすでに利用可能です。tf.gather()詳細については、batch_dims引数を確認してください。

>> tf.gather(matrix, indx, batch_dims=1).numpy().tolist()
[[[6, 7], [4, 5], [2, 3], [0, 1]],
 [[8, 9], [10, 11], [12, 13], [14, 15]],
 [[18, 19], [16, 17], [22, 23], [20, 21]],
 [[24, 25], [30, 31], [26, 27], [28, 29]],
 [[34, 35], [36, 37], [38, 39], [32, 33]]]