今天小编就为大家分享一篇tensorflow中tf.slice和tf.gather切片函数的使用，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
tf.slice(input_, begin, size, name=None)：按照指定的下标范围抽取连续区域的子集
tf.gather(params, indices, validate_indices=None, name=None)：按照指定的下标集合从axis=0中抽取子集，适合抽取不连续区域的子集
输出：
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]]]
假设我们要从input中抽取[[[3, 3, 3]]]，这个输出在inputaxis=0的下标是1，axis=1的下标是0，axis=2的下标是0-2，所以begin=[1,0,0]，size=[1,1,3]。
假设我们要从input中抽取[[[3, 3, 3], [4, 4, 4]]]，这个输出在inputaxis=0的下标是1，axis=1的下标是0-1，axis=2的下标是0-2，所以begin=[1,0,0]，size=[1,2,3]。
假设我们要从input中抽取[[[3, 3, 3], [5, 5, 5]]]，这个输出在inputaxis=0的下标是1-2，axis=1的下标是0，axis=2的下标是0-2，所以begin=[1,0,0]，size=[2,1,3]。
假设我们要从input中抽取[[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]，这个输出在input的axis=0的下标是[0, 2]，不连续，可以用tf.gather抽取。input[0]和input[2]
以上这篇tensorflow中tf.slice和tf.gather切片函数的使用就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程之家。
