tensorflow中tf.slice和tf.gather切片函数的使用

1. tf.slice函数的使用

tf.slice函数可以用于对张量进行切片操作，从而得到感兴趣的部分数据。

1.1 使用方法

tf.slice函数的使用方法如下：

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

其中，input_表示输入的张量，begin表示开始切片的位置，size表示切片的大小。

1.2 示例代码

import tensorflow as tf

input_data = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
sliced_data = tf.slice(input_data, [0, 1], [-1, 2])
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(sliced_data))

上述代码首先创建了一个3x3的常量张量input_data，然后使用tf.slice函数对其进行切片操作。切片的起始位置为[0, 1]，表示从第0行、第1列开始切片，切片的大小为[-1, 2]，表示切片的维度与input_data保持一致，只对第二维度切片，即保留两列数据。打印出来的结果为：

[[2 3]

 [5 6]
 [8 9]]

从结果可以看出，我们成功地对input_data进行了切片操作。

2. tf.gather函数的使用

tf.gather函数可以用于从张量中根据索引获取元素。

2.1 使用方法

tf.gather函数的使用方法如下：

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

其中，params表示输入的张量，indices表示需要获取的索引。

2.2 示例代码

import tensorflow as tf

input_data = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6])
indices = tf.constant([1, 3, 5])
gathered_data = tf.gather(input_data, indices)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(gathered_data))

上述代码首先创建了一个包含6个元素的常量张量input_data，然后使用tf.gather函数根据指定的索引indices从input_data中获取元素。指定的索引为[1, 3, 5]，表示从input_data中获取第1、3、5个元素。打印出来的结果为：

[2 4 6]

从结果可以看出，我们成功地根据索引从input_data中获取了指定的元素。

3. tf.slice与tf.gather的区别

tf.slice和tf.gather函数都可以用于提取张量中的部分数据，但两者的使用场景略有不同。

tf.slice函数适用于对张量进行切片操作，可以对指定的维度进行切片，并且可以控制切片的起始位置和大小。

tf.gather函数适用于根据指定的索引从张量中获取元素，可以根据不同的索引值选择不同的元素。

因此，如果需要对张量按维度进行切片操作，可以使用tf.slice函数；如果需要根据指定的索引值获取元素，可以使用tf.gather函数。