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()是TensorFlow库中分割张量的一个函数，其定义为def slice(input_, begin, size, name=None):。tf.slice()函数的那些参数设置实在是不好理解，查了好多资料才理解，所以这边记录一下。

1.官方注释

官方的注释如下:

  """Extracts a slice from a tensor.

  This operation extracts a slice of size `size` from a tensor `input` starting
  at the location specified by `begin`. The slice `size` is represented as a
  tensor shape, where `size[i]` is the number of elements of the 'i'th dimension
  of `input` that you want to slice. The starting location (`begin`) for the
  slice is represented as an offset in each dimension of `input`. In other
  words, `begin[i]` is the offset into the 'i'th dimension of `input` that you
  want to slice from.
   Note that @{tf.Tensor.__getitem__} is typically a more pythonic way to
  perform slices, as it allows you to write `foo[3:7, :-2]` instead of
  `tf.slice([3, 0], [4, foo.get_shape()[1]-2])`.

  `begin` is zero-based; `size` is one-based. If `size[i]` is -1,
  all remaining elements in dimension i are included in the
  slice. In other words, this is equivalent to setting:

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

  This operation requires that:

  `0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di  for i in [0, n]

翻译一下就是：

tf.slice()函数的作用就是从张量中提取想要的切片。此操作从由begin指定位置开始的张量input中提取一个尺寸size的切片.切片size被表示为张量形状,其中size[i]是你想要分割的input的第i维的元素的数量.切片的起始位置(begin)表示为每个input维度的偏移量.换句话说,begin[i]是你想从中分割出来的input的“第i个维度”的偏移量。

请注意,tf.Tensor.__getitem__通常是执行切片的python方式,因为它允许您写foo[3:7, :-2],而不是tf.slice([3, 0], [4, foo.get_shape()[1]-2]).

begin是基于零的；size是一个基础.如果size[i]是-1,则维度i中的所有其余元素都包含在切片中.

换句话说,这相当于设置：

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

该操作要求：

0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di  for i in [0, n]

看完注释还是挺懵的，下面看看解释。

2.参数解释

def slice(input_, begin, size, name=None):
...
    return gen_array_ops._slice(input_, begin, size, name=name)

• input_
  
  input_类型为一个tensor，表示的是输入的tensor，也就是被切的那个
• begin
  
  begin是一个int32或int64类型的tensor，表示的是每一个维度的起始位置
• size
  
  size是一个int32或int64类型的tensor，表示的是每个维度要拿的元素数
• name=None
  
  name是操作的名称，可写可不写
• return
  
  返回一个和输入类型一样的tensor

3.例子

还是通过例子来讲解会比较容易理解

• 例1

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])  # 输出[[[3, 3, 3]]]

首先作为一个3维数组t，要先明白他的shape是[3,2,3].

这个shape是怎么来的呢？咱们把这个t分解一下看就好理解了。那一大堆有括号的t，只看它最外面的括号的话，可以看成是：

t = [A, B, C]   #这是第一维度

然后每一个里面有两个东西，可以写成：

A = [i, j]， B = [k, l]， C = [m, n]  #这是第二维度

最后，这i, j, k, l, m, n里面分别是：

i = [1, 1, 1], j = [2, 2, 2], k = [3, 3 ,3], l = [4, 4, 4], m = [5, 5, 5], n = [6, 6, 6]  # 这是第三维度

所以shape就是中括号 [ ] 的层级里单位的数量。

对于t来说，最外面括号里有3个东西，分别是A, B, C。这三个东西每个里面有两个玩意儿, i和j, k和l, m和n。他们里面每一个又有3个数字。所以t的shape是[3,2,3]。

有了这个基础，我们再来看例子：

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]) # begin = [1, 0, 0]

有了这个基础，我们再来看例子：

tf.slice(t, [1, 0, 0], [1, 1, 3])  # begin = [1, 0, 0]

注意一下，python的数组index是从0开始的。

这里根据顺序我们知道，begin是[1, 0, 0], size是[1, 1, 3]. 他们两个数组的意义是从左至右，每一个数字代表一个维度。上面说了begin的意思是起始位置，那么[1, 0, 0]的意思是在3个维度中，每个维度从哪里算起。

第一维度是[A, B, C]。 begin里[1, 0, 0]是1，也就是从B算起。其次第二维度里B = [k, l]（注意啊，我这里只写了B = [k, l]，可不代表只有B有用，如果size里第一个数字是2的话，B和C都会被取的），begin里第二个数是0，也就是从k算起。第三维度k = [3, 3 ,3]，begin里第三个数是0，就是从第一个3算起。

到现在都能看懂吧？知道了这三个起始点之后，再来看size。

size的意思是每个维度的大小，也就是每个维度取几个元素。size的应该是最后输出的tensor的shape。

例子里面：

tf.slice(t, [1, 0, 0], [1, 1, 3])  # size = [1, 1, 3]

size里第一个是1，意思是在第一个维度取1个元素。t = [A, B, C] begin是起算是B，取一个那就是B了呗。那么第一维度结果就是[B]

size第二个也是1，第二维度B = [k, l]， begin里起算是k，取一个是k。那么第二维度结果是[[k]]。

size第三个是3,第三维度k = [3, 3 ,3]，begin里起算是第一个3。三个3取3个数，那就要把三个3都取了，所以是

[[[3, 3, 3]]]

看懂了吗？是不是有点像代数？[B]里把B换成[k]， 再把k换成[3, 3 ,3]。最后注意中括号的数量，和size一样是[1, 1, 3].

• 例2

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, -1])

对于这种情况，源代码注释中有一句话：

If `size[i]` is -1, all remaining elements in dimension i are included in the slice. In other words, this is equivalent to setting: `size[i] = input.dim_size(i) - begin[i]`

也就是说，如果size输入值是-1的话，在那个维度剩下的数都会slice走。上面的例子中，begin是[1, 0, 0]。三个维度都是-1的话，那么结果: 第一维度是[B,C]；第二维度是[[k, l], [m, n]]; 第三维度是[[[3,3,3], [4,4,4]], [[5,5,5], [6,6,6]]]

• 例3

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]]],
                     [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
                     [[3, 3, 3], [4, 4, 4]],
                     [[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]])
print(input)
output=tf.slice(input,[0,0,0,1],[2,3,2,1])
print(output)
print(sess.run(output))

参考

[1] tf.slice()到底怎么切的，看不懂你掐死我

[2] TensorFlow分割：tf.slice函数

码字不易，如果您觉得有帮助，麻烦点个赞再走呗~