tf.slice()是TensorFlow庫中分割張量的一個函數，其定義爲def slice(input_, begin, size, name=None):。tf.slice()函數的那些參數設置實在是不好理解，查了好多資料才理解，所以這邊記錄一下。
1.官方註釋
官方的註釋如下:
"""Extracts a slice from a tensor.
This operation extracts a slice of size `size` from a tensor `input` starting
at the location specified by `begin`. The slice `size` is represented as a
tensor shape, where `size[i]` is the number of elements of the 'i'th dimension
of `input` that you want to slice. The starting location (`begin`) for the
slice is represented as an offset in each dimension of `input`. In other
words, `begin[i]` is the offset into the 'i'th dimension of `input` that you
want to slice from.
Note that @{tf.Tensor.__getitem__} is typically a more pythonic way to
perform slices, as it allows you to write `foo[3:7, :-2]` instead of
`tf.slice([3, 0], [4, foo.get_shape()[1]-2])`.
`begin` is zero-based; `size` is one-based. 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]`
This operation requires that:
`0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di for i in [0, n]
翻譯一下就是：
tf.slice()函數的作用就是從張量中提取想要的切片。此操作從由begin指定位置開始的張量input中提取一個尺寸size的切片.切片size被表示爲張量形狀,其中size[i]是你想要分割的input的第i維的元素的數量.切片的起始位置(begin)表示爲每個input維度的偏移量.換句話說,begin[i]是你想從中分割出來的input的“第i個維度”的偏移量。
請注意,tf.Tensor.__getitem__通常是執行切片的python方式,因爲它允許您寫foo[3:7, :-2],而不是tf.slice([3, 0], [4, foo.get_shape()[1]-2]).
begin是基於零的；size是一個基礎.如果size[i]是-1,則維度i中的所有其餘元素都包含在切片中.
換句話說,這相當於設置：
size[i] = input.dim_size(i) - begin[i]
該操作要求：
0 <= begin[i] <= begin[i] + size[i] <= Di for i in [0, n]
看完註釋還是挺懵的，下面看看解釋。
2.參數解釋
def slice(input_, begin, size, name=None):
...
return gen_array_ops._slice(input_, begin, size, name=name)
- input_
input_類型爲一個tensor，表示的是輸入的tensor，也就是被切的那個 - begin
begin是一個int32或int64類型的tensor，表示的是每一個維度的起始位置 - size
size是一個int32或int64類型的tensor，表示的是每個維度要拿的元素數 - name=None
name是操作的名稱，可寫可不寫 - return
返回一個和輸入類型一樣的tensor
3.例子
還是通過例子來講解會比較容易理解
- 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]) # 輸出[[[3, 3, 3]]]
首先作爲一個3維數組t，要先明白他的shape是[3,2,3].
這個shape是怎麼來的呢？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
然後每一個裏面有兩個東西，可以寫成：
A = [i, j]， B = [k, l]， C = [m, n] #這是第二維度
最後，這i, j, k, l, m, n裏面分別是：
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 [ ] 的層級裏單位的數量。
對於t來說，最外面括號裏有3個東西，分別是A, B, C。這三個東西每個裏面有兩個玩意兒, i和j, k和l, m和n。他們裏面每一個又有3個數字。所以t的shape是[3,2,3]。
有了這個基礎，我們再來看例子：
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]) # begin = [1, 0, 0]
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]
注意一下，python的數組index是從0開始的。
這裏根據順序我們知道，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，那麼[1, 0, 0]的意思是在3個維度中，每個維度從哪裏算起。
第一維度是[A, B, C]。 begin裏[1, 0, 0]是1，也就是從B算起。其次第二維度裏B = [k, l]（注意啊，我這裏只寫了B = [k, l]，可不代表只有B有用，如果size裏第一個數字是2的話，B和C都會被取的），begin裏第二個數是0，也就是從k算起。第三維度k = [3, 3 ,3]，begin裏第三個數是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後，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的應該是最後輸出的tensor的shape。
例子裏面：
tf.slice(t, [1, 0, 0], [1, 1, 3]) # size = [1, 1, 3]
size裏第一個是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。那麼第一維度結果就是[B]
size第二個也是1，第二維度B = [k, l]， begin裏起算是k，取一個是k。那麼第二維度結果是[[k]]。
size第三個是3,第三維度k = [3, 3 ,3]，begin裏起算是第一個3。三個3取3個數，那就要把三個3都取了，所以是
[[[3, 3, 3]]]
看懂了嗎？是不是有點像代數？[B]裏把B換成[k]， 再把k換成[3, 3 ,3]。最後注意中括號的數量，和size一樣是[1, 1, 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, -1, -1])
對於這種情況，源代碼註釋中有一句話：
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，那麼結果: 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]]]
- 例3
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
input = tf.constant([[[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
[[3, 3, 3], [4, 4, 4]],
[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]],
[[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
[[3, 3, 3], [4, 4, 4]],
[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]])
print(input)
output=tf.slice(input,[0,0,0,1],[2,3,2,1])
print(output)
print(sess.run(output))
參考
[1] tf.slice()到底怎麼切的，看不懂你掐死我
[2] TensorFlow分割：tf.slice函數
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