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tensorflow中tf.slice和tf.gather切片函數(shù)的使用

 更新時間:2020年01月19日 15:43:20   作者:甄同學(xué)  
今天小編就為大家分享一篇tensorflow中tf.slice和tf.gather切片函數(shù)的使用,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

tf.slice(input_, begin, size, name=None):按照指定的下標(biāo)范圍抽取連續(xù)區(qū)域的子集

tf.gather(params, indices, validate_indices=None, name=None):按照指定的下標(biāo)集合從axis=0中抽取子集,適合抽取不連續(xù)區(qū)域的子集

輸出:

input = [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
   [[3, 3, 3], [4, 4, 4]],
   [[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]
tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 1, 3]) ==> [[[3, 3, 3]]]
tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 2, 3]) ==> [[[3, 3, 3],
           [4, 4, 4]]]
tf.slice(input, [1, 0, 0], [2, 1, 3]) ==> [[[3, 3, 3]],
           [[5, 5, 5]]]
           
tf.gather(input, [0, 2]) ==> [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
        [[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]

假設(shè)我們要從input中抽取[[[3, 3, 3]]],這個輸出在inputaxis=0的下標(biāo)是1,axis=1的下標(biāo)是0,axis=2的下標(biāo)是0-2,所以begin=[1,0,0],size=[1,1,3]。

假設(shè)我們要從input中抽取[[[3, 3, 3], [4, 4, 4]]],這個輸出在inputaxis=0的下標(biāo)是1,axis=1的下標(biāo)是0-1,axis=2的下標(biāo)是0-2,所以begin=[1,0,0],size=[1,2,3]。

假設(shè)我們要從input中抽取[[[3, 3, 3], [5, 5, 5]]],這個輸出在inputaxis=0的下標(biāo)是1-2,axis=1的下標(biāo)是0,axis=2的下標(biāo)是0-2,所以begin=[1,0,0],size=[2,1,3]。

假設(shè)我們要從input中抽取[[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]],這個輸出在input的axis=0的下標(biāo)是[0, 2],不連續(xù),可以用tf.gather抽取。input[0]和input[2]

以上這篇tensorflow中tf.slice和tf.gather切片函數(shù)的使用就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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