索引

简介: 【8月更文挑战第13天】索引。

索引
索引的基本格式:a[d1][d2][d3]
代码:

取出第一张图片第二个通道中在[20,40]位置的像素点

tensor_h[0][19][39][1]

输出:

如果要提取的索引不连续的话,在TensorFlow中,常见的用法为tf.gather和tf.gather_nd。
在某一维度进行索引。
tf.gather(params, indices,axis=None):
params:输入张量;
indices:取出数据的索引;
axis:所取数据所在维度。

代码:

取出tensor_h([4,100,100,3])中,第1,2,4张图像。

indices = [0,1,3]
tf.gather(tensor_h,axis=0,indices=indices,batch_dims=1)

输出:

目录
相关文章
|
索引
索引
索引。
76 0
|
2天前
|
存储 关系型数据库 数据库
什么是索引
【10月更文挑战第15天】什么是索引
|
5月前
|
存储 NoSQL 关系型数据库
索引!索引!!索引!!!到底什么是索引?
**索引是数据库中的数据结构,类似书籍目录,加速数据查找和访问。优点包括提升查询性能、数据检索速度、支持唯一性约束及优化排序和连接操作。缺点在于增加写操作开销、占用存储空间、高维护成本和过多索引可能降低性能。常见的索引类型有单值、复合、唯一、聚集和非聚集索引等,实现方式涉及B树、B+树和哈希表。B树和B+树适合磁盘存储,B+树尤其适用于范围查询,哈希索引则适用于快速等值查询。**
|
5月前
|
SQL 搜索推荐 关系型数据库
|
5月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
关于索引的使用
关于索引的使用
|
5月前
|
安全 关系型数据库 MySQL
合理使用索引
【5月更文挑战第9天】这篇文章探讨了数据库索引的高效使用,包括函数和表达式索引、查找和删除未使用的索引、安全删除索引、多列索引策略、部分索引以及针对通配符搜索、排序、散列和降序索引的特殊技巧。还介绍了部分索引在减少索引大小和处理唯一性约束中的应用,以及PostgreSQL对前导通配符搜索的支持。通过遵循简单的多列索引规则和利用特定类型的索引,如哈希和降序索引,可以显著提高查询性能。
103 0
|
存储 关系型数据库 MySQL
了解和认识索引
了解和认识索引 。
58 0
|
关系型数据库 MySQL 数据库
了解和认识索引
了解和认识索引。
47 0
|
关系型数据库 MySQL 索引
索引(2)
索引(2)。
38 0
|
存储 缓存 自然语言处理
正排索引
介绍ElasticSearch相关正排索引