tf.strided_slice用法

strided_slice这个函数实际上是tf的slice函数

strided_slice(
    input_,
    begin,
    end,
    strides=None,
    begin_mask=0,
    end_mask=0,
    ellipsis_mask=0,
    new_axis_mask=0,
    shrink_axis_mask=0,
    var=None,
    name=None
)

简单来看这个函数重点在于前四个参数：

• 第一个是输入数据
• 第二个是开始切片的地方
• 第三个是终止切片的地方
• 第四个是步长

这里的关键在于如何在多维的情况切片，官网给的例子是

# 'input' is [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
#             [[3, 3, 3], [4, 4, 4]],
#             [[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]
tf.strided_slice(input, [1, 0, 0], [2, 1, 3], [1, 1, 1]) ==> [[[3, 3, 3]]]
tf.strided_slice(input, [1, 0, 0], [2, 2, 3], [1, 1, 1]) ==> [[[3, 3, 3],
                                                               [4, 4, 4]]]
tf.strided_slice(input, [1, -1, 0], [2, -3, 3], [1, -1, 1]) ==>[[[4, 4, 4],
                                                                 [3, 3, 3]]]

这个其实是一个多维的一个切分，给出的是每一个维度我取这么一段，然后组合起来就是所要的结果 了