tf.slice

Извлекает срез из тензора.

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

Используется в блокнотах

См. также tf.strided_slice.

Эта операция извлекает срез размером size из тензора input_, начиная с позиции, заданной begin. Срез size представлен в виде формы тензора, где size[i] — это количество элементов в измерении «i» объекта input_, которые необходимо включить в срез. Начальная позиция (begin) среза представлена смещением в каждом измерении объекта input_. Иными словами, begin[i] — это смещение в измерении «i» объекта input_, начиная с которого нужно выполнить срез.

Обратите внимание, что tf.Tensor.getitem обычно является более идиоматичным для Python способом выполнения срезов, поскольку позволяет написать foo[3:7, :-2] вместо tf.slice(foo, [3, 0], [4, foo.get_shape()[1]-2]).

begin начинается с нуля; size — с единицы. Если size[i] равно -1, в срез включаются все оставшиеся элементы измерения i. Иными словами, это эквивалентно следующей настройке:

size[i] = input_.dim_size(i) - begin[i]

Для этой операции требуется, чтобы:

0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di for i in [0, n]

Например:

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