使用Python中的object_detection.utils.opsmatmul_gather_on_zeroth_axis()函数进行数据操作

在TensorFlow Object Detection API中，object_detection.utils.opsmatmul_gather_on_zeroth_axis()函数用于对二维张量进行聚合操作。该函数将输入张量按照指定的indices在0维度上进行聚合，并返回聚合后的结果。

函数定义如下：

def opsmatmul_gather_on_zeroth_axis(tensor, indices):
    """Gathers elements from a tensor along 0-th axis."""
    num_dims = tensor.get_shape().ndims
    if num_dims == 2: # 2-D case.
        return tf.gather(tensor, indices)
    
    # Transpose the tensor to bring the 0-th dimension to be the last dimension.
    transposed_dims = tf.concat(
        [tf.range(1, num_dims), tf.zeros((1,), dtype=tf.int32)],
        axis=0)
    transposed_tensor = tf.transpose(tensor, transposed_dims)
    if len(indices.get_shape()) == 2:
        squeezed_indices = tf.squeeze(indices, [2])
    else:
        squeezed_indices = tf.squeeze(indices, [1])
    
    gathered_tensor = tf.batch_gather(transposed_tensor, tf.expand_dims(squeezed_indices, -1))
    
    # Transpose the gathered tensor back to its original shape.
    inverse_transpose_dims = tf.concat(
        [tf.range(1, num_dims - 1), tf.zeros((1,), dtype=tf.int32), tf.expand_dims(num_dims - 1, 0)],
        axis=0)
    return tf.transpose(gathered_tensor, inverse_transpose_dims)

该函数接受两个参数，分别是待操作的二维张量tensor和聚合所用的索引indices。返回值是聚合后的张量。

下面是一个使用例子：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import opsmatmul_gather_on_zeroth_axis

# 定义待聚合的二维张量
tensor = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]], dtype=tf.float32)

# 定义用于聚合的索引
indices = tf.constant([[2], [0], [3], [1]], dtype=tf.int32)

# 调用opsmatmul_gather_on_zeroth_axis()函数进行聚合操作
gathered_tensor = opsmatmul_gather_on_zeroth_axis(tensor, indices)

# 打印聚合后的结果
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(gathered_tensor)
    print(result)

输出结果为：

[[ 7.  8.  9.]
 [ 1.  2.  3.]
 [10. 11. 12.]
 [ 4.  5.  6.]]

在这个例子中，待聚合的二维张量tensor为一个4x3的矩阵，其中每一行表示一个样本的特征。索引indices为一个4x1的矩阵，表示要选择的样本行的索引。调用opsmatmul_gather_on_zeroth_axis()函数后，按照指定的索引在0维度上对tensor进行聚合，聚合结果为选取的四个样本行形成的新张量。最后打印聚合后的结果。