https://segmentfault.com/a/1190000008793389

抽取

  • tf.slice(input_, begin, size, name=None):按照指定的下标范围抽取连续区域的子集

  • tf.gather(params, indices, validate_indices=None, name=None):按照指定的下标集合从axis=0中抽取子集,适合抽取不连续区域的子集

 begin为下标起始位置,size为获取个数
input = [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
[[3, 3, 3], [4, 4, 4]],
[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]
tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 1, 3]) ==> [[[3, 3, 3]]]
tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 2, 3]) ==> [[[3, 3, 3],
[4, 4, 4]]]
tf.slice(input, [1, 0, 0], [2, 1, 3]) ==> [[[3, 3, 3]],
[[5, 5, 5]]] tf.gather(input, [0, 2]) ==> [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]
下面通过图片实例来说明求解过程:
import tensorflow as tf
import numpy as np
input = np.array([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
[[3, 3, 3], [4, 4, 4]],
[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]])
print(input.shape)
print(input)
sess = tf.Session()
out = tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 2, 3])
print ('out:\n',sess.run(out)) 输出:
(3, 2, 3)
[[[1 1 1]
  [2 2 2]]  [[3 3 3]
  [4 4 4]]  [[5 5 5]
  [6 6 6]]]
out:
 [[[3 3 3]
  [4 4 4]]]
维度为 3 * 2 * 3
第0方向维度,竖直方向,维度为3
第1方向维度,竖直方向,维度为2
第2方向维度,水平方向,维度为3
begin = [1, 0, 0]
size = [1, 2, 3]
定位到 input[1,1,2] = 3
  


TensorFlow基础笔记(4) Tensor Transformation的更多相关文章

  1. TensorFlow基础笔记(0) 参考资源学习文档

    1 官方文档 https://www.tensorflow.org/api_docs/ 2 极客学院中文文档 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python ...

  2. TensorFlow基础笔记(3) cifar10 分类学习

    TensorFlow基础笔记(3) cifar10 分类学习 CIFAR-10 is a common benchmark in machine learning for image recognit ...

  3. tensorflow+入门笔记︱基本张量tensor理解与tensorflow运行结构

    Gokula Krishnan Santhanam认为,大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件: 张量(Tensor) 基于张量的各种操作 计算图(Computation Graph) 自动微分(A ...

  4. TensorFlow基础笔记(0) tensorflow的基本数据类型操作

    import numpy as np import tensorflow as tf #build a graph print("build a graph") #生产变量tens ...

  5. TensorFlow基础笔记(14) 网络模型的保存与恢复_mnist数据实例

    http://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78502910 http://blog.csdn.net/u014432647/article/de ...

  6. TensorFlow基础笔记(11) conv2D函数

    #链接:http://www.jianshu.com/p/a70c1d931395 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as ...

  7. TensorFlow基础笔记(6) 图像风格化实验

    参考 http://blog.csdn.net/wspba/article/details/53994649 https://www.ctolib.com/AdaIN-style.html Ackno ...

  8. TensorFlow基础笔记(1) 数据读取与保存

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 WholeFileReader # 我们用一个具体的例子感受tensorflow中的数据读取.如图, # 假设我们在当前文件 ...

  9. TensorFlow基础笔记(15) 编译TensorFlow.so,提供给C++平台调用

    参考 http://blog.csdn.net/rockingdingo/article/details/75452711 https://www.cnblogs.com/hrlnw/p/700764 ...

随机推荐

  1. Tomcat 之 启动tomcat时 错误: 代理抛出异常 : java.rmi.server.ExportException: Port already in use: 1099;

    错误: 代理抛出异常 : java.rmi.server.ExportException: Port already in use: 1099; nested exception is:  java. ...

  2. exosip/osip 杂项

    exosip 对比osip osip2和eXosip2协议 exosip 和 pjsip 简介 如果要实现嵌入式设备上的SIP电话或者其它,PJSIP是我所见的Coding和Design最为优秀的了, ...

  3. 桥(Bridge)模式

    Bridge定义:将抽象和行为划分开来,各自独立,但能动态的结合. 为什么使用桥模式 通常,当一个抽象类或接口有多个具体实现(concrete subclass),这些concrete之间关系可能有以 ...

  4. NowCoderG:最大平方数

    求不大于 N 的最大的平方数: 思路:输入数的平方根向下取整的数的平方即为所求. Python代码: import sys import math num=int(sys.stdin.readline ...

  5. 【LeetCode】99. Recover Binary Search Tree

    Recover Binary Search Tree Two elements of a binary search tree (BST) are swapped by mistake. Recove ...

  6. mysql数据结构优化,范式和反范式

    1.范式,正常的建表,反范式,为了提高效率,适当的已空间换时间 2.垂直拆分,就是把经常用的.或者text大存储的字段单独拉出来存表 3.水平拆分,解决数据量大的问题,进行取莫的方式将数据放到相同的n ...

  7. ASP.NET Web Forms 的 DI 應用範例

    跟 ASP.NET MVC 与 Web API 比起来,在 Web Forms 应用程式中使用 Dependency Injection 要来的麻烦些.这里用一个范例来说明如何注入相依物件至 Web ...

  8. POJ 2677 旅行商问题 双调dp或者费用流

    Tour Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 3408   Accepted: 1513 Description ...

  9. Python 算法(1) 快速排序

    快速排序(quickSort) 快排的思想:首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序. 百度百 ...

  10. Spring Cloud(七):使用SVN存储分布式配置中心文件和实现refresh

    国内很多公司都使用的svn来做代码的版本控制,我们先介绍以下如何使用svn+Spring Cloud Config来做配置中心. svn版本 同样先示例server端的代码,基本步骤一样. 1.添加依 ...