在tensorflow中是否有名为“index_select”的pytorch的等效函数

我试着把pytorch代码翻译成tensorflow。所以我想知道tensorflow中是否有一个与pytorch等价的函数，名为index_select，我还没有发现类似的api可以直接实现它，但我们可以使用tf.slice来实现它

def tf_索引\u选择输入、尺寸、索引： 输入张量：输入张量 小尺寸：尺寸 指标列表：所选指标列表 shape=输入\获取\ shape.as\列表 如果dim==-1： 尺寸=透镜形状-1 形状[dim]=1 tmp=[] 对于索引中的idx： 开始=[0]*lenshape 开始[dim]=idx tmp.appendtf.sliceinput、begin、shape res=tf.concattmp，轴=dim 返回res 下面是一个例子来说明等价性

导入tensorflow作为tf 进口火炬 将numpy作为np导入 a=np.arange2*3*4.重塑2,3,4 尺寸=1 指数=[0,2] 数组[[0,1,2,3]， [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]] 皮托克 res=torch.tensora.index\u选择dim，torch.tensorindices 张量[[0,1,2,3]， [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [20, 21, 22, 23]]] 张量流 res=tf_index_selecttf.constanta，dim，index 张量[[0,1,2,3]， [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [20, 21, 22, 23]]]

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我还没有发现类似的api可以直接实现它，但我们可以使用tf.slice来实现它

def tf_索引\u选择输入、尺寸、索引： 输入张量：输入张量 小尺寸：尺寸 指标列表：所选指标列表 shape=输入\获取\ shape.as\列表 如果dim==-1： 尺寸=透镜形状-1 形状[dim]=1 tmp=[] 对于索引中的idx： 开始=[0]*lenshape 开始[dim]=idx tmp.appendtf.sliceinput、begin、shape res=tf.concattmp，轴=dim 返回res 下面是一个例子来说明等价性

导入tensorflow作为tf 进口火炬 将numpy作为np导入 a=np.arange2*3*4.重塑2,3,4 尺寸=1 指数=[0,2] 数组[[0,1,2,3]， [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]] 皮托克 res=torch.tensora.index\u选择dim，torch.tensorindices 张量[[0,1,2,3]， [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [20, 21, 22, 23]]] 张量流 res=tf_index_selecttf.constanta，dim，index 张量[[0,1,2,3]， [ 8, 9, 10, 11]], [[12, 13, 14, 15], [20, 21, 22, 23]]]

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非常感谢，我发现tf.gather也是我需要的，不是吗？@ShawnChen是的，但你需要先生成索引。非常感谢，我发现tf.gather也是我需要的，不是吗？@ShawnChen是的，但你需要先生成索引。