tensorflow之tf.slice()


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def slice(input_, begin, size, name=None):

其中“input_”是你輸入的tensor,就是被切的那個。

“begin”是每一個維度的起始位置,這個下面詳細說。

“size”相當於問每個維度拿幾個元素出來。


下面看例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])

這個輸出是:

[[[3, 3, 3]]]

首先作為一個3維數組t,你要先明白他的shape是[3,2,3].  


Shape:

這個shape是怎么來的呢?咱們把這個t分解一下看就好理解了。那一大堆有括號的t,只看它最外面的括號的話,可以看成是:

t = [A, B, C]   #這是第一維度

然后每一個里面有兩個東西,可以寫成:

A = [i, j], B = [k, l], C = [m, n]  #這是第二維度

最后,這i, j, k, l, m, n里面分別是:

i = [1, 1, 1], j = [2, 2, 2], k = [3, 3 ,3], l = [4, 4, 4], m = [5, 5, 5], n = [6, 6, 6]  # 這是第三維度

所以shape就是中括號 [ ] 的層級里單位的數量。

對於t來說,最外面括號里有3個東西,分別是A, B, C。這三個東西每個里面有兩個玩意兒, i和j, k和l, m和n。

他們里面每一個又有3個數字。所以t的shape是[3,2,3]。這是我的理解方式。


Slice:

在解釋slice之前,有一點要知道的是python的數組index是從0開始的。

有了這個基礎,我們再來看例子:

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

這里根據順序我們知道,begin是[1, 0, 0], size是[1, 1, 3].  他們兩個數組的意義是從左至右,每一個數字代表一個維度。上面說了begin的意思是起始位置,那么[1, 0, 0]的意思是在3個維度中,每個維度從哪里算起。

第一維度是[A, B, C]。 begin里[1, 0, 0]是1,也就是從B算起。其次第二維度里B = [k, l](注意啊,我這里只寫了B = [k, l],可不代表只有B有用,如果size里第一個數字是2的話,B和C都會被取的),begin里第二個數是0,也就是從k算起。第三維度k = [3, 3 ,3],begin里第三個數是0,就是從第一個3算起。

到現在都能看懂吧?知道了這三個起始點之后,再來看size。

size的意思是每個維度的大小,也就是每個維度取幾個元素。size的應該是最后輸出的tensor的shape。

例子里面:

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

size里第一個是1,意思是在第一個維度取1個元素。t = [A, B, C] begin是起算是B,取一個那就是B了唄。那么第一維度結果就是[B]

size第二個也是1,第二維度B = [k, l], begin里起算是k,取一個是k。那么第二維度結果是[[k]]

size第三個是3,第三維度k = [3, 3 ,3],begin里起算是第一個3。三個3取3個數,那就要把三個3都取了,所以是

[[[3, 3, 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, 2, 3])

看懂了第一個,再看第二個就簡單了。這里begin還是一樣[1, 0 ,0]。 size第一個維度取一個,還是[B]。然后這里不是1了,是2,意思是取兩個。還記得B = [k, l]嗎?現在不是只要k了,是k和l都要。第三維度取3個,也就是說不光是k = [3, 3 ,3],l = [4, 4, 4]也要slice走。

總結一下,第一維度取[B]。第二維度里把B換成[k, l],就變成了[[k, l]]. 第三維度里把k換成[3, 3 ,3],把l 換成 [4, 4, 4],替換后是最終結果

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

是不是覺得看懂了也挺簡單的,只是可能不太習慣這種思維方式。


例3:

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])

對於這種情況,源代碼注釋中有一句話:

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]`

也就是說,如果size輸入值是-1的話,在那個維度剩下的數都會slice走。上面的例子中,begin是[1, 0, 0]。三個維度都是-1的話,那么結果: 第一維度是[B,C];第二維度是[[k, l], [m, n]]; 第三維度是[[[3,3,3], [4,4,4]], [[5,5,5], [6,6,6]]]


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