tensorflow中tf.slice和tf.gather切片函数的使用

TensorFlow中的tf.slice和tf.gather都是针对Tensor数据类型的切片函数。它们的使用方法略有不同，下面分别进行详细讲解。

tf.slice的使用

tf.slice主要用于对Tensor数据类型进行切片操作。它的API定义如下：

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

参数解释如下：

• input_:要进行切片操作的Tensor数据
• begin:表示截取操作的起点，是一个一维int32类型的Tensor数据，如[1, 2, 3]，表示第一个维度截取的起始位置是1，第二个维度的起始位置是2，第三个维度的起始位置是3。
• size:表示截取操作的大小，也是一个一维int32类型的Tensor数据，如[3, 4, 5]，表示第一个维度截取的大小是3，第二个维度的大小是4，第三个维度的大小是5。
• name:可选项，指定操作的名称。

下面来看一个简单的示例：

import tensorflow as tf

# 构造一个形状为[4, 5]的Tensor数据
input_ = tf.constant([[1, 2, 3, 4, 5],
                      [6, 7, 8, 9, 10],
                      [11, 12, 13, 14, 15],
                      [16, 17, 18, 19, 20]], dtype=tf.int32)

# 对Tensor数据进行切片操作
output = tf.slice(input_, [1, 2], [2, 3])

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(output))

运行结果如下：

[[ 8  9 10]
 [13 14 15]]

这里，我们首先构造了一个形状为[4, 5]的Tensor数据。接着，使用tf.slice对该Tensor进行了切片操作，其中起始位置是[1, 2]，也就是第二行第三个元素，截取的大小就是[2, 3]，表示从起始位置开始，分别在第二个和第三个维度各截取两个元素。运行程序可以得到切片后的结果。

tf.gather的使用

tf.gather主要用于从Tensor数据中收集指定位置的元素。它的API定义如下：

tf.gather(params, indices, name=None)

参数解释如下：

• params:要从中收集元素的Tensor数据
• indices:表示需要收集的元素在params中的位置，是一个一维int32类型的Tensor数据，如[0, 2, 4]，表示需要收集params中的0、2、4位置的元素。
• name:操作的名称。

下面来看一个简单的示例：

import tensorflow as tf

# 构造一个形状为[4]的Tensor数据
input_ = tf.constant([1, 2, 3, 4], dtype=tf.int32)

# 对Tensor数据进行收集操作
output = tf.gather(input_, [0, 2])

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(output))

运行结果如下：

[1 3]

这里，我们构造了一个形状为[4]的Tensor数据，并使用tf.gather对该Tensor进行了收集操作。其中，要收集的元素位置是[0, 2]，表示从input_中收集0号元素和2号元素。最终，程序输出收集的结果。