TensorFlow基础笔记(4) Tensor Transformation

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抽取

• 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

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]]]

import tensorflow as tf
import numpy as np
input = np.array([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
         [[3, 3, 3], [4, 4, 4]],
         [[5, 5, 5], [6, 6, 6]]])
print(input.shape)
print(input)
sess = tf.Session()
out = tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 2, 3])
print (‘out:\n‘,sess.run(out))

输出：
(3, 2, 3)
[[[1 1 1]
  [2 2 2]]

 [[3 3 3]
  [4 4 4]]

 [[5 5 5]
  [6 6 6]]]
out:
 [[[3 3 3]
  [4 4 4]]]

维度为 3 * 2 * 3
第0维度 竖直方向，维度为3
第1维度，竖直方向，维度为1
第2维度，水平方向，维度为2

input[1,1,2] = 3

TensorFlow基础笔记(4) Tensor Transformation

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原文地址：http://www.cnblogs.com/adong7639/p/7615558.html