python - 像 numpy 中一样使用 tf.slice 检测越界切片

Question

在tensorflow中，我尝试使用tf.slice，但是as its documentation states ，它要求切片适合输入数组。例如，如果您尝试对张量 [1,2,3,4] 的前 5 个位置进行切片，它将崩溃。我希望拥有与 python 列表或 numpy 数组相同的功能，其中切片可以获取原始数组和您要求的切片的交集。例如，如果您要求 [1,2,3,4] 的位置 2 到 6，您将得到 [2,3,4]。

如何在 tensorflow 中做到这一点？

谢谢!

Answer 1

您可以使用tensorflow的python切片运算符，它比tf.slice稍微强大一些，特别是进行一些边界检查，其行为与numpy类似。

x = tf.zeros((10,))
y = tf.slice(x, [5], [15])
print(y.shape)
# (15,)
z = x[5:42]
print(z.shape)
# (5,)