使用 tensorflow 2.0 通过索引列表索引和张量

如何解决使用 tensorflow 2.0 通过索引列表索引和张量

我有 2 个输入：a：一个 5D 数组存储图像（batchsize * timestep* length * width * channel(3)），i：一个 5D 数组存储最后一个通道的 2D 坐标（batchsize * timestep* length * width * 坐标(2)) 输出是一个 5D 数组存储图像根据 i(batchsize * timestep* length * width * channel(3)) 从 a 中选择每个像素 类似的东西：

out = tf.zeros([b,t,l,w,c])
for h in range(b):
    for j in range(t):
        for k in range(l):
            for m in range(w):
                out[h,j,k,m,:]=a[h,i[h,i,m][0],m][1],:]

我正在尝试使用 tf.gather_nd 但它没有用：

a = tf.ones([32,5,6,3])
i = tf.ones([32,2,1],dtype='int64')
tf.gather_nd(a,i).shape

TensorShape([32,3])