tensor.gather 用法
    tensor.gather是一个Tensorflow中的API。它用于从输入张量中收集分片，并对它们进行重新排序以生成输出张量。此API适用于执行以下任务之一：
    - 选择特定索引的度量
    - 聚合度量或特征
    一般来说，在深度学习中，我们通常需要在输入张量中选择一些特定的索引，以便进行特征选择或聚合的操作。这时我们可以使用Tensorflow提供的gather API来实现。
    gather的用法如下：
    ```gather(params, indices, axis=None, batch_dims=0, name=None)```
    参数说明：
    - params: 输入张量
    - indices: 用于选择元素的索引张量
    - axis: 沿着哪个轴到indices的索引，如果没有指定，将在整个张量中查索引。
    - batch_dims: 这个参数用于指定batch维数
    - name: 操作的名称
    返回值：返回一个张量tensor，它与indices的形状相同，其中第i个元素是第I维(params[i], indices[i]))。
tensorflow版本选择    举例说明：
    我们用一个简单的例子来说明gather的用法。
    ```python
    import tensorflow as tf
    params = tf.constant([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
    indices = tf.constant([0, 2])
    axis = 0
    result = tf.gather(params, indices, axis=axis)
    print(result)
    ```
    在这个示例中，我们定义了一个3 x 2的Tensorflow常量张量params。我们选择索引张量为[0, 2]，并且axis为0。执行gather操作之后，我们得到了一个Tensorflow张量[ [1,2], [5,6] ] 作为输出。
    在这个示例中，我们使用的索引为标量，但它也可以是一个具有任意形状的张量。
    除了这个简单的例子之外，我们可以在更复杂的场景中使用gather API来选择或聚合张量中的特定度量或特征。
    使用注意事项：
    当在处理NLP数据时，通常需要使用字符串在字典上进行索引。在这种情况下，我们可以将字符串转换为整数索引，并使用gather API来查它们对应的向量。
    此外，在某些情况下，可能需要执行“批次”聚合，即先对一组输入张量执行聚合操作，然后对批次进行平均或最大池化操作。在这种情况下，我们需要使用batch_dims参数。

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