Tensorflow API 学习(3)-tf.slice()
1,函数原型 tf.slice(inputs,begin,size,name='')
2,用途:从inputs中抽取部分内容
inputs:可以是list,array,tensor
begin:n维列表,begin[i] 表示从inputs中第i维抽取数据时,相对0的起始偏移量,也就是从第i维的begin[i]开始抽取数据
size:n维列表,size[i]表示要抽取的第i维元素的数目
有几个关系式如下:
(1) i in [0,n]
(2)tf.shape(inputs)[0]=len(begin)=len(size)
(3)begin[i]>=0 抽取第i维元素的起始位置要大于等于0
(4)begin[i]+size[i]<=tf.shape(inputs)[i]
3,例子
import tensorflow as tf
import numpy as np
x=[[1,2,3],[4,5,6]]
y=np.arange(24).reshape([2,3,4])
z=tf.constant([[[1,2,3],[4,5,6]], [[7,8,9],[10,11,12]], [[13,14,15],[16,17,18]]]
sess=tf.Session()
begin_x=[1,0] #第一个1,决定了从x的第二行[4,5,6]开始,第二个0,决定了从[4,5,6] 中的4开始抽取
size_x=[1,2] # 第一个1决定了,从第二行以起始位置抽取1行,也就是只抽取[4,5,6] 这一行,在这一行中从4开始抽取2个元素
out=tf.slice(x,begin_x,size_x)
print sess.run(out) # 结果:[[4 5]]begin_y=[1,0,0]
size_y=[1,2,3]
out=tf.slice(y,begin_y,size_y)
print sess.run(out) # 结果:[[[12 13 14] [16 17 18]]]begin_z=[0,1,1]
size_z=[-1,1,2]
out=tf.slice(z,begin_z,size_z)
print sess.run(out) # size[i]=-1 表示第i维从begin[i]剩余的元素都要被抽取,结果:[[[ 5 6]] [[11 12]] [[17 18]]]
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