Question

我在TensorFlow中有一个2D张量，我想只选择1D。我该怎么做？

Answer 1

您可以使用slice。这是一个例子：

 A[1] := 1;
 A[2] := 2;
 n = 2;
 practice (A[1], n, A[n]);

其中输出的内容如下：

import tensorflow as tf

initial = tf.truncated_normal([2,3], mean=100.0, stddev = 10.0)
slice1 = tf.slice(initial, [0,0], [1,-1])
slice2 = tf.slice(initial, [0,0], [-1, 1])
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    x,y,z = sess.run([initial, slice1, slice2])
    print "original"
    print x
    print "slice1"
    print y
    print "slice2"
    print z

在此示例中，original [[ 94.17047119 90.71355438 90.06797791] [ 99.81169891 99.91291809 106.17702484]] slice1 [[ 94.17047119 90.71355438 90.06797791]] slice2 [[ 94.17047119] [ 99.81169891]]接受三个参数。按顺序，它们是：

slice：包含您想要切片的数据的input维度N的张量。在我们的例子中，它是{T [d1, ..., dN]的2D张量。
[heigth, width]：长度为begin的列表，指定幻灯片的起始位置。您可以直观地将其视为访问者索引，就像在numpy中一样。因此，表示张量的标量元素。在我们的例子中，N将指向“上，左”位置的数字。
[0,0]：同样是长度size的列表，指定输出张量的大小，从N开始，并获取每个维度的相应元素数。在我们的示例中，它可以包含begin和[0,0]之间的任何数字，但如果它包含任何零，则会导致切片返回空张量。此外，您不能超出输入张量的实际大小（例如，如果您有3个元素而从第二个开始，则只能有1个或2个，但不能超过3个。）

另请注意，构建图表时，[heigth,width]和begin幅度都会得到解决。在这两种情况下，您都可以使用size等效于该维度的最大大小（通常在python中）。

Answer 2

仅出于完整性考虑，如果您要选择“完整”尺寸而不是实际尺寸的一部分，那么这似乎比较容易，而且还可以将张量减小一个尺寸：

import tensorflow as tf

initial = tf.truncated_normal([2,3], mean=100.0, stddev = 10.0)
slice1 = initial[0]
slice2 = initial[:, 0]
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    x,y,z = sess.run([initial, slice1, slice2])
    print("original")
    print(x)
    print("slice1")
    print(y)
    print("slice2")
    print(z)

哪个输出如下：

original
[[  94.17047119   90.71355438   90.06797791]
 [  99.81169891   99.91291809  106.17702484]]
slice1
[ 94.17047119  90.71355438  90.06797791]
slice2
[ 94.17047119 99.81169891]

如何在TensorFlow中仅选择（投影）张量的一个维度？

2 个答案: