『TensorFlow』高级高维切片gather_nd

gather用于高级切片，有关官方文档的介绍，关于维度的说明非常费解，示例也不太直观，这里给出个人解读，示例见下面，

    indices = [[0, 0], [1, 1]]
    params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
    output = ['a', 'd']



    indices = [[[0, 0]], [[0, 1]]]
    params = [['a', 'b'], ['c', 'd']]
    output = [['a'], ['b']]


咱们两次被索引对象是相同的： [2, 2]形状，而indice的形状各不相同，按照官网的算法计算输出很不直观，按照个人理解，咱们由最后一维度向外看indices便可，即 [0, 0]索引到 'a'， [1, 1]索引到 'b'，而后咱们使用索引到的对象替换掉最后一维度的索引便可，例如，对于 [[0, 0], [1, 1]]，替换掉 [0, 0]和 [1, 1]后，即为 ['a', 'd']，而 [[[0, 0]], [[0, 1]]]替换后保留了外层两个维度： [['a'], ['b']]。

咱们看官网另外一个例子，对应 [0, 0, 1]得到 'b0'， [1, 0, 1]得到 'b1'……，简单替换便可。

    indices = [[[0, 0, 1], [1, 0, 1]], [[0, 1, 1], [1, 1, 0]]]
    params = [[['a0', 'b0'], ['c0', 'd0']],
           [['a1', 'b1'], ['c1', 'd1']]]
    output = [['b0', 'b1'], ['d0', 'c1']]