tf.strided_slice函数（类似K.shape(feats)[1:3]）

在keras_yolo中model函数下grid_shape = K.shape(feats)[1:3]
grid_shape：
<tf.Tensor ‘strided_slice:0’ shape=(0,) dtype=int32>
cifar10的例子中也有。

来把输入变个型,可以看成3维的tensor,从外向里为1,2,3维
（维数的判断顺序为z轴–y轴–x轴）

[[[1,1,1][2,2,2]][[3,3,3][4,4,4]][[5,5,5][6,6,6]]]

以tf.strided_slice(input, [0,0,0], [2,2,2], [1,2,1])调用为例,start = [0,0,0] , end = [2,2,2], stride = [1,2,1],求一个[start, end)的一个片段,注意end为开区间

第1维 start = 0 , end = 2, stride = 1, 所以取 0 , 1行，此时的输出

output1=

[ [[1,1,1][2,2,2]][[3,3,3][4,4,4]]]

第2维时, start = 0 , end = 2 , stride = 2, 所以只能取0行,此时的输出

output2=

[ [[1,1,1]][[3,3,3]]]

第3维的时候,start = 0, end = 2, stride = 1, 可以取0,1行,此时得到的就是最后的输出

 [[[1,1]][[3,3]]]

整理之后最终的输出为:

[[[1,1],[3,3]]]

更多例子：
非严谨算output_shape:|end - start|

t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],[[3, 3, 3], [4, 4, 4]],[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]])
tf.strided_slice(t, [1, 0, 0], [2, 1, 3], [1, 1, 1])  # [[[3, 3, 3]]]#shape=(1, 1, 3)
tf.strided_slice(t, [1, 0, 0], [2, 2, 3], [1, 1, 1])  # [[[3, 3, 3],shape=(1, 2, 3)             #   [4, 4, 4]]]
tf.strided_slice(t, [1, -1, 0], [2, -3, 3], [1, -1, 1])  # [[[4, 4, 4],shape=(1, 2, 3)                #   [3, 3, 3]]]

参考：https://blog.csdn.net/banana1006034246/article/details/75092388

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[[[1,1],[3,3]]]

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