object_detection.utils.ops模块中的matmul_gather_on_zeroth_axis()函数的参数和返回值解析

object_detection.utils.ops模块中的matmul_gather_on_zeroth_axis()函数是一个用于在零号轴上执行矩阵相乘和gather操作的函数。它的参数和返回值可如下解析:

## 参数:

- inputs: 一个形状为[batch_size, dim_0, dim_1]的float32类型的输入张量。

- indices: 一个形状为[batch_size, num_queries]的int32类型的索引张量，用于指定从输入张量中选取数据的位置。

- validate_indices: 一个布尔类型的参数，用于指示是否验证indices张量中的索引是否合法。

## 返回值:

- output: 一个形状为[batch_size, num_queries, dim_1]的float32类型的张量，表示从输入张量中提取的数据。

这个函数的作用是根据indices张量中的索引，从输入张量中选择相应的数据，并执行矩阵相乘操作。下面是一个使用示例:

import tensorflow as tf
from object_detection.utils.ops import matmul_gather_on_zeroth_axis

# 创建输入张量
inputs = tf.constant([
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],  #       个样本的输入
    [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]  # 第二个样本的输入
], dtype=tf.float32)

# 创建索引张量
indices = tf.constant([
    [0, 2],  #       个样本的索引
    [1, 1]  # 第二个样本的索引
], dtype=tf.int32)

# 调用matmul_gather_on_zeroth_axis函数
output = matmul_gather_on_zeroth_axis(inputs, indices, validate_indices=True)

# 打印输出结果
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(output))

# 输出:
# [[[ 1.  2.  3.]
#   [ 7.  8.  9.]]
#  [[13. 14. 15.]
#   [13. 14. 15.]]]

在上面的示例中，输入张量inputs的形状为(2, 3, 3)，其中2表示batch_size，3表示dim_0，3表示dim_1。索引张量indices的形状为(2, 2)，其中2表示batch_size，2表示num_queries。

调用matmul_gather_on_zeroth_axis函数后，根据索引张量indices从输入张量inputs中选择相应的数据，并执行矩阵相乘操作。最终得到的输出张量的形状为(2, 2, 3)。输出结果中的每一个3维子数组表示从输入张量中提取的数据。