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tf.slice函數解析

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tf.slice函數解析

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tf.slice(input_, begin, size, name = None)

解釋 :這個函數的作用是從輸入數據input中提取出一塊切片,切片的尺寸是size,切片的開始位置是begin。
切片的尺寸size表示輸出tensor的數據維度,其中size[i]表示在第i維度上面的元素個數。
開始位置begin表示切片相對於輸入數據input_的每一個偏移量,比如數據input_是
[[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
[[33, 3, 3], [4, 4, 4]],
[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]],
begin為[1, 0, 0],那麽數據的開始位置是33。因為,第一維偏移了1,其余幾位都沒有偏移,所以開始位置是33。
操作滿足:
size[i] = input.dim_size(i) - begin[i]
0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di for i in [0, n]

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()
input = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
                     [[3, 3, 3], [4, 4, 4]],
                     [[5, 5, 5], [6, 6, 6]]])
data = tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 1, 3])
print(sess.run(data))
"""[1,0,0]表示第一維偏移了1
則是從[[[3, 3, 3], [4, 4, 4]],[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]中選取數據
然後選取第一維的第一個,第二維的第一個數據,第三維的三個數據""" # [[[3 3 3]]] data = tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 2, 3]) print(sess.run(data)) # [[[3 3 3] # [4 4 4]]] data = tf.slice(input, [1, 0, 0], [2, 1, 3]) print(sess.run(data)) # [[[3 3 3]] # # [[5 5 5]]] data = tf.slice(input, [1, 0, 0], [2, 2, 2]) print(sess.run(data)) # [[[3 3]
# [4 4]] # # [[5 5] # [6 6]]] """輸入參數: ● input_: 一個Tensor。 ● begin: 一個Tensor,數據類型是int32或者int64。 ● size: 一個Tensor,數據類型是int32或者int64。 ● name:(可選)為這個操作取一個名字。 輸出參數: ● 一個Tensor,數據類型和input_相同。"""

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