tf.slice函数解析

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~

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

解释

  • 这个函数的作用是从输入数据input中提取出一块切片

    • 切片的尺寸是size,切片的开始位置是begin。
    • 切片的尺寸size表示输出tensor的数据维度,其中size[i]表示在第i维度上面的元素个数。
    • 开始位置begin表示切片相对于输入数据input_的每一个偏移量,比如数据input是

[[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],

[[33, 3, 3], [4, 4, 4]],

[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]],

  • begin为[1, 0, 0],那么数据的开始位置是33。因为,第一维偏移了1,其余几位都没有偏移,所以开始位置是33。
  • 操作满足:

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

    0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di for i in [0, n]
import tensorflow as tf

sess = tf.Session()
input = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
[[3, 3, 3], [4, 4, 4]],
[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]])
data = tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 1, 3])
print(sess.run(data))
"""[1,0,0]表示第一维偏移了1
则是从[[[3, 3, 3], [4, 4, 4]],[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]中选取数据
然后选取第一维的第一个,第二维的第一个数据,第三维的三个数据"""
# [[[3 3 3]]]
data = tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 2, 3])
print(sess.run(data))
# [[[3 3 3]
# [4 4 4]]]
data = tf.slice(input, [1, 0, 0], [2, 1, 3])
print(sess.run(data))
# [[[3 3 3]]
#
# [[5 5 5]]]
data = tf.slice(input, [1, 0, 0], [2, 2, 2])
print(sess.run(data))
# [[[3 3]
# [4 4]]
#
# [[5 5]
# [6 6]]]
"""输入参数:
● input_: 一个Tensor。
● begin: 一个Tensor,数据类型是int32或者int64。
● size: 一个Tensor,数据类型是int32或者int64。
● name:(可选)为这个操作取一个名字。
输出参数:
● 一个Tensor,数据类型和input_相同。"""

tf.slice函数解析的更多相关文章

  1. tf.transpose函数解析

    tf.transpose函数解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me tf.transpose(a, perm = None, name = 'transpose') 解释 将a进 ...

  2. tf.slice()函数详解(极详细)

    目录 1.官方注释 2.参数解释 3.例子 参考 @(tf.slice()函数详解 ) tf.slice()是TensorFlow库中分割张量的一个函数,其定义为def slice(input_, b ...

  3. Tensorflow学习笔记(1):tf.slice()函数使用

    tensorflow 当中的一个常用函数:Slice() def slice(input_, begin, size, name=None) 函数的功能是根据begin和size指定获取input的部 ...

  4. Tensorflow API 学习(1)-tf.slice()

    slice()函数原型为: tf.slice(input_, begin, size, name=None) 函数有4个参数: 1,input_ :图片的矩阵输入格式. 2,begin :开始截取的位 ...

  5. tf.train.shuffle_batch函数解析

    tf.train.shuffle_batch (tensor_list, batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads=1, seed=No ...

  6. Tensorflow滑动平均模型tf.train.ExponentialMovingAverage解析

    觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实 ...

  7. slice全解析

    slice全解析 昨天组内小伙伴做分享,给出了这么一段代码: package main import ( "fmt" ) func fun1(x int) { x = x + 1 ...

  8. 深度学习实践-物体检测-faster-RCNN(原理和部分代码说明) 1.tf.image.resize_and_crop(根据比例取出特征层,进行维度变化) 2.tf.slice(数据切片) 3.x.argsort()(对数据进行排列,返回索引值) 4.np.empty(生成空矩阵) 5.np.meshgrid(生成二维数据) 6.np.where(符合条件的索引) 7.tf.gather取值

    1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*1 ...

  9. tensorflow函数解析:Session.run和Tensor.eval的区别

    tensorflow函数解析:Session.run和Tensor.eval 翻译 2017年04月20日 15:05:50 标签: tensorflow / 机器学习 / 深度学习 / python ...

随机推荐

  1. ES6的新特性(10)——Class 的基本语法

    Class 的基本语法 简介 JavaScript 语言中,生成实例对象的传统方法是通过构造函数.下面是一个例子. function Point(x, y) { this.x = x; this.y ...

  2. Centos上搭建git服务

    1.安装Git $ yum install curl-devel expat-devel gettext-devel openssl-devel zlib-devel perl-devel $ yum ...

  3. 利用box-shadow制作loading图

    我们见过很多利用css3做的loading图,像下面这种应该是很常见的.通常制作这种loading,我们会一个标签对应一个圆,八个圆就要八个标签.但是这种做法很浪费资源.我们可以只用一个标签,然后利用 ...

  4. 武汉天喻信息 移动安全领域 SE(Secure Element)

    产品简介: SE(Secure Element)为安全模块,是一台微型计算机,通过安全芯片和芯片操作系统(COS)实现数据安全存储.加解密运算等功能.SE可封装成各种形式,常见的有智能卡和嵌入式安全模 ...

  5. 作业2-MathExam V2.0

    MathExam V2.0 一.预估与实际 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 20 50 • ...

  6. 01慕课网《进击Node.js基础(一)》Node.js安装,创建例子

    版本:偶数位为稳定版本,基数为非稳定版本 - 0.6.x - 0.7.x    - 0.8.x -0.9.x    -0.10.x  -0.11.x 概念:Node.js采用谷歌浏览器的V8引擎,用C ...

  7. 第二篇-bmob云端服务器的发现

    最近认识了一个Bmob云端服务器,使用它提供的API可以轻松地完成与数据库(bmob)的交互,使开发更加专注于功能的实现. 这很方便对js的学习,完全可以利用前端三板斧来搭建一个网站,并且初步实现简单 ...

  8. DP---基本思想 具体实现 经典题目 POJ1160 POJ1037

    POJ1160, post office.动态规划的经典题目.呃,又是经典题目,DP部分的经典题目怎就这么多.木有办法,事实就这样. 求:在村庄内建邮局,要使村庄到邮局的距离和最小. 设有m个村庄,分 ...

  9. lintcode-415-有效回文串

    415-有效回文串 给定一个字符串,判断其是否为一个回文串.只包含字母和数字,忽略大小写. 注意事项 你是否考虑过,字符串有可能是空字符串?这是面试过程中,面试官常常会问的问题. 在这个题目中,我们将 ...

  10. IDEA中Git的更新/提交/还原方法

    记录一下在IDEA上怎样将写的代码提交到GitHub远程库: 下面这个图是基本的提交代码的顺序: 1. 将代码Add到stage暂存区本地修改了代码后,需先将代码add到暂存区,最后才能真正提价到gi ...