函数tf.gather()的反函数

Question

假设我有一个形状为[B,D]的张量a，以及一个包含形状为[B]的指数列表I。现在我想要使用列表中的索引将张量扩展到形状[M,D]，其中M > B。请注意，这些索引属于范围[0,M]。具体而言，I是从张量a到另一个具有较大维度0值的张量的行映射。这个功能与函数tf.gather()相反。请问有解决方案吗？谢谢

- lenhhoxung

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tf.scatter_nd等和tf.zeros/tf.fill - Patwie

非常符合我的需求，谢谢！ - lenhhoxung

Answer 1

tf.scatter_nd是tf.gather_nd的反向操作。让我们通过一个往返示例来看看：

• 首先，我们创建一个形状为((5,4,1,2,3))的张量，其中除了索引[1,2,0,0]和[3,0,0,1]处的元素外，所有元素都为零。这两个位置的元素分别为[16, 12, 11]和[3,0,0,1]，使用tf.scatter_nd。
• 其次，我们通过在生成的张量上应用tf.gather_nd来执行反向操作，以获取两个原始向量，即[16, 12, 11]和[3,0,0,1]。

updates = [[16, 12, 11],[18, 40, 37]]
indices = [[1,2,0,0], [3,0,0,1]]
shape = (5,4,1,2,3)

# first step - scatter
scat_tensor = tf.scatter_nd(indices=indices, updates=updates, shape=shape)
print(f"verification: expected {updates[0]}, got {scat_tensor[1,2,0,0]}")

# now the reverse step
reconstructed_updates = tf.gather_nd(scat_tensor, indices)
print(f"verification: expected {updates }, got {reconstructed_updates }")

- Meysam Sadeghi