Question

我正在尝试使用tf.slice()运算符切割四维张量，如下所示：

x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1], name='Images_2D')
slice_im = tf.slice(x_image,[0,2,2],[1, 24, 24])

但是，当我尝试运行此代码时，我得到以下异常：

raise ValueError("Shape %s must have rank %d" % (self, rank))

ValueError: Shape TensorShape([Dimension(None), Dimension(28), Dimension(28), Dimension(1)]) must have rank 3

如何切割这个张量？

Answer 1

tf.slice(input, begin, size)运算符要求定义要切片的子指标的begin和size向量与input中的维数相同。因此，要切片4-D张量，必须传递四个数字的向量（或列表）作为tf.slice()的第二个和第三个参数。

例如：

x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1], name='Images_2D')

slice_im = tf.slice(x_image, [0, 2, 2, 0], [1, 24, 24, 1])

# Or, using the indexing operator:
slice_im = x_image[0:1, 2:26, 2:26, :]

索引运算符稍微强大一些，因为如果对于一个维度指定一个整数而不是一个范围，它也可以降低输出的等级：

slice_im = x_image[0:1, 2:26, 2:26, :]
print slice_im_2d.get_shape()  # ==> [1, 24, 24, 1]

slice_im_2d = x_image[0, 2:26, 2:26, 0]
print slice_im_2d.get_shape()  # ==> [24, 24]

如何在TensorFlow中切分4级张量？

1 个答案: