Question

试图理解tensorflow strided_slice和slice

x = tf.constant(np.array(   [[[111, 112, 113], [121, 122, 123]],
                            [[211, 212, 213], [221, 222, 223]],
                            [[311, 312, 313], [321, 322, 323]]]))
with tf.Session() as sess:
    print("tf.shape ------------------")
    print(sess.run(tf.shape(x)))
    print("tf.slice ------------------------")
    print(sess.run((tf.slice(x, [1, 0, 0], [2, 1, 3]) )))
    print("tf.strided_slice ------------------------")
    print(sess.run(tf.strided_slice(x, [1, 0, 0], [2, 1, 3], [1, 1, 1])))
    print(sess.run(tf.strided_slice(x, [1, -1, 0], [2, -3, 3], [1, -1, 1])))
    print(sess.run(x[1,-1,0]))
    print(sess.run(x[2,-3,3]))

输出

tf.shape ------------------
[3 2 3]
tf.slice ------------------------
[[[211 212 213]]

 [[311 312 313]]]
tf.strided_slice ------------------------
[[[211 212 213]]]
[[[221 222 223]
  [211 212 213]]]
221
ValueError: slice index -1 of dimension 1 out of bounds. for 'strided_slice_8' (op: 'StridedSlice') with input shapes: [3,2,3], [3], [3], [3] and with computed input tensors: input[1] = <2 -3 3>, input[2] = <3 -2 4>, input[3] = <1 1 1>.

对于tf.slice我明白我们必须提到每个维度中的切片大小，因此超出范围值是有意义的。但是在strided slice中，末尾是张量本身的张量指数，超出值的大小是有效的。

示例取自 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/strided_slice

尝试从纸张A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences

实施折叠图层部分

到目前为止，在网络的配方中，应用了特征检测器句子矩阵s的单个行可以有许多顺序和在多个要素中的相同行中创建复杂的依赖关系地图。然而，不同行中的特征检测器是独立的彼此直到顶部完全连接的层。完全依赖在Eq中可以实现不同行之间的行。 5满了矩阵而不是稀疏的对角线矩阵。在这里我们探索一个称为折叠的简单方法，不引入任何额外的参数。在卷积层之后和之前（动态）k-max pooling，只是在一个特征映射中按行分组。对于d行的地图，折叠返回d / 2行的地图，从而减半表示的大小。具有折叠层，功能 i阶的检测器现在依赖于两行特征值在顺序i - 1的较低地图中。这结束了对的描述 DCNN。

Answer 1

产生的ValueError与对Strided_Slice的前两个调用没有任何关系。您在

中正确使用了Strided_Slice操作

print（sess.run（tf.strided_slice（x，[1，0，0]，[2，1，3]，[1，1，1]）））

print（sess.run（tf.strided_slice（x，[1，-1，0]，[2，-3，3]，[1，-1，1]）））

您的问题在于致电

print（sess.run（x [2，-3,3]））

python数组中的负索引反向遍历该数组。

例如，给定这样的数组

arr = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

调用arr [-1]将产生'f'。同样，对arr [-4]的调用将产生'c'。如果我们尝试致电arr [-7]，会发生什么？这将试图访问索引-1，这将引发错误。

请记住，Python中的数组具有基于0的索引。您对x [ 2 ，-3，3]的调用最初将访问外部数组中索引2（第3个元素）处的元素，即

[[311, 312, 313], [321, 322, 323]]

现在，在此外部数组中，有2个元素。但是，您的调用x [2， -3 ，3]尝试从数组末尾进行迭代时访问索引-1处的元素。这就是产生错误的原因

第1维维度的切片索引-1

注意：您尝试在x [2，-3， 3 ]中访问的最后一个索引也会产生ValueError，因为它试图访问的索引不是在数组中。要解决此问题，您的呼叫可能是x [2，-2，2]。

以下是有关Python中Strided Slicing，Slicing和数组索引的一些链接： https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/strided_slice

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/slice

Negative list index?

tf.slice和tf.strided_slice

1 个答案: