tf.slice
| View source on GitHub |
Извлекает срез из тензора.
tf.slice(
input_, begin, size, name=None
)
См. также tf.strided_slice.
Эта операция извлекает срез размером size из тензора input_, начиная с позиции, указанной в begin. Срез size представлен в виде формы тензора, где size[i] — это число элементов 'i'-го измерения input_ , которые вы хотите выделить. Начальная позиция (begin) для среза представлена как смещение в каждом измерении input_. Другими словами, begin[i] — это смещение в 'i'-м измерении input_ , которое вы хотите выделить.
Обратите внимание, что tf.Tensor.getitem обычно является более питоновским способом выполнения срезов, так как позволяет писать foo[3:7, :-2] вместо tf.slice(foo, [3, 0], [4, foo.get_shape()[1]-2]).
begin нулевое; size — единичное. Если size[i] равно -1, все оставшиеся элементы в измерении i включаются в срез. Другими словами, это эквивалентно установке:
size[i] = input_.dim_size(i) - begin[i]
Для выполнения этой операции требуется:
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]]]
| Аргументы | |
|---|---|
input_ | A Tensor. |
begin | An int32 или int64 Tensor. |
size | An int32 или int64 Tensor. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
A Tensor того же типа, что и input_. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/slice