来源：https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/11276195.html
1.tf.gather
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tf.gather(params, indices, validate_indices=None, name=None, axis=0)
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功能：根据提供的
indices在axis这个轴上对params进行索引，拼接成一个新的张量。参数：
- params：需要被索引的张量
-
indices：必须为整数类型，如int32,int64等，注意检查不要越界了，因为如果越界了，如果使用的
CPU，则会报错，如果在GPU上进行操作的，那么相应的输出值将会被置为0，而不会报错，因此认真检查是否越界。 - name：返回张量名称
返回维度: params.shape[:axis] + indices.shape + params.shape[axis + 1:]
举例：
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import tensorflow as tf
temp4=tf.reshape(tf.range(0,20)+tf.constant(1,shape=[20]),[2,2,5])
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（1）当indices是向量时，输出的形状和输入形状相同，不改变
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temp5=tf.gather(temp4,[0,1],axis=0) #indices是向量
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（2）当indices是数值时，输出的形状比输入的形状少一维
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temp6=tf.gather(temp4,1,axis=1) #indices是数值<br># (2,2,5)[:1]+()+(2,2,5)[2:]=(2,5)
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（3）当indices是多维时
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temp8=tf.gather(temp4,[[0,1],[3,4]],axis=2) #indices是多维的<br># (2,2,5)[:2]+(2,2)+(2,2,5)[3:]=(2,2,2,2)<br>temp8：
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bert源码:
2.tf.gather_nd
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tf.gather_nd( params, indices, name=None,
batch_dims=0)
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功能：类似于tf.gather，不过后者只能在一个维度上进行索引，而前者可以在多个维度上进行索引，
参数：
- params：待索引输入张量
- indices：索引，int32,int64，indices将切片定义为params的前N个维度，其中N = indices.shape [-1]
- 通常要求indices.shape[-1] <= params.rank(可以用np.ndim(params)查看)
- 如果等号成立是在索引具体元素
- 如果等号不成立是在沿params的indices.shape[-1]轴进行切片
- name=None：操作的名称（可选）
返回维度: indices.shape[:-1] + params.shape[indices.shape[-1]:]，前面的indices.shape[:-1]代表索引后的指定形状
举例：
3.tf.batch_gather
作用：支持对张量的批量索引.注意因为是批处理，所以indices要有和params相同的第0个维度。
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import tensorflow as tf
tensor_a = tf.Variable([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
tensor_b = tf.Variable([[0],[1],[2]],dtype=tf.int32)
tensor_c = tf.Variable([[0],[0],[0]],dtype=tf.int32)
with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(‘gather‘)
print(sess.run(tf.gather(tensor_a,tensor_b)))
print(sess.run(tf.gather(tensor_a,tensor_c)))
print(‘gather_nd‘)
print(sess.run(tf.gather_nd(tensor_a, tensor_b)))
print(sess.run(tf.gather_nd(tensor_a, tensor_c)))
print(‘batch_gather‘)
print(sess.run(tf.batch_gather(tensor_a, tensor_b)))
print(sess.run(tf.batch_gather(tensor_a, tensor_c)))
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4.tf.where
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tf.where(condition, x=None, y=None, name=None)
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作用: 返回condition为True的元素坐标(x=y=None)
- condition：布尔型张量，True/False
- x：与y具有相同类型的张量，可以使用条件和y进行广播。
- y：与x具有相同类型的张量，可以在条件和x的条件下进行广播。
- name：操作名称（可选）
返回维度: (num_true, dim_size(condition))，其中dim_size为condition的维度。
（1）tf.where(condition）
- condition是bool型值，True/False
- 返回值，是condition中元素为True对应的索引
（2）tf.where(condition, x=None, y=None, name=None)
- condition， x, y 相同维度，condition是bool型值，True/False
- 返回值是对应元素，condition中元素为True的元素替换为x中的元素，为False的元素替换为y中对应元素
- x只负责对应替换True的元素，y只负责对应替换False的元素，x，y各有分工
- 由于是替换，返回值的维度，和condition，x ， y都是相等的。
5.tf.slice()
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tf.slice(inputs, begin, size, name)
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作用：用来进行切片操作，实现在python中的a[:,2:3,5:6]类似的操作，从列表、数组、张量等对象中抽取一部分数据
- begin和size是两个多维列表，他们共同决定了要抽取的数据的开始和结束位置
- begin表示从inputs的哪几个维度上的哪个元素开始抽取
- size表示在inputs的各个维度上抽取的元素个数
- 若begin[]或size[]中出现-1,表示抽取对应维度上的所有元素
bert源码：
参考文献：
【1】tf.gather, tf.gather_nd和tf.slice_机器学习杂货铺1号店-CSDN博客
【2】tf.where/tf.gather/tf.gather_nd - 知乎
【3】tenflow 入门 tf.where(）用法_ustbbsy的博客-CSDN博客
【4】tf.gather tf.gather_nd 和 tf.batch_gather 使用方法_张冰洋的天空-CSDN博客
tf.gather()、tf.gather_nd()、tf.batch_gather()、tf.where()和tf.slice()
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