Tensorflow.js tf.stridedSlice()函数

Tensorflow.js中的tf.stridedSlice()函数可以用来按照给定的起始位置和步长从张量中选取一片子张量。

语法

tf.stridedSlice(
    x: tf.Tensor,
    begin: number[],
    end: number[],
    strides: number[],
    beginMask = 0,
    endMask = 0,
    ellipsisMask = 0,
    newAxisMask = 0,
    shrinkAxisMask = 0
): tf.Tensor

参数

• x: 必须。要从中选取子张量的张量。
• begin: 必须。一个数组，表示子张量的起始位置。
• end: 必须。一个数组，表示子张量的结束位置。
• strides: 必须。一个数组，表示子张量沿各个维度的步长。
• beginMask: 可选。一个整数，表示需要省略的起始位置。
• endMask: 可选。一个整数，表示需要省略的结束位置。
• ellipsisMask: 可选。一个整数，表示需要用省略号替代的维度。
• newAxisMask: 可选。一个整数，表示需要在这些位置插入新的维度。
• shrinkAxisMask: 可选。一个整数，表示需要缩小的维度。

返回值

一个张量，表示选取的子张量。张量的形状和类型依赖于输入张量和给定的参数。

示例

const x = tf.tensor1d([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]);
const begin = [1];
const end = [6];
const strides = [2];
const result = tf.stridedSlice(x, begin, end, strides);
result.print(); // 输出 [2, 4, 6]

在此示例中，我们从长度为9的一维张量中选取了一片，起始位置是1，结束位置是6，步长为2。 因此，我们选择的元素是：[2, 4, 6]。

总结

tf.stridedSlice()是一个常用的方法，可以方便地从张量中选取特定子张量。 使用此方法时，请确保输入张量的形状和参数的类型与要求相匹配。