我有一个张量，需要用张量的索引裁剪。
ex-输入（无，5x5x10）张量 BoundingBox（None，2）-张量 我要执行以下操作 输出（无，3x2x10）-张量 如果BoundingBox [0,0] = 3，则BoundingBox [0,1] = 2
这与tf.image.crop_to_bounding_box相同，但是此函数不会将张量类型边界框作为输入。请帮忙。
答案 0 :(得分：0)
不幸的是，这对于“标准”张量操作是不可能的，因为输出的尺寸可能会有所不同。
考虑其中bounding_box[0] == [3,2]和bounding_box[1] == [4,2]的示例，则您的输出形状需要为(None, 3 or 4, 2, 10)，并且（当然）标准张量不允许尺寸为3 or 4。
TensorFlow确实具有 Ragged 张量的概念，可以想象它用来代表不同尺寸的农作物，但这是一种不寻常的情况，不太可能适合大多数主流下游培训操作。尽管如此，还是值得一读，以了解它是否适合您的用例：link