TensorFlow中tf.slice与tf.gather切片函数的区别与应用
本文详细介绍TensorFlow中tf.slice和tf.gather两个核心切片函数的用法。tf.slice用于按指定范围抽取连续数据，而tf.gather则适用于从指定轴抽取不连续的下标集合。通过具体多维数组示例，解析begin和size参数的配置逻辑，帮助开发者根据数据连续性选择合适函数。
tf.slice与tf.gather函数概述
tf.slice(input_, begin, size, name=None)函数用于根据指定的起始下标范围，从输入数据中抽取连续区域的子集。
tf.gather(params, indices, validate_indices=None, name=None)函数则用于根据指定的下标集合，从axis=0轴中抽取子集，该函数特别适用于需要抽取不连续区域数据的情况。
以下是具体的输出示例说明。
切片操作具体示例解析
input = [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
[[3, 3, 3], [4, 4, 4]],
[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]
tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 1, 3]) ==> [[[3, 3, 3]]]
tf.slice(input, [1, 0, 0], [1, 2, 3]) ==> [[[3, 3, 3],
[4, 4, 4]]]
tf.slice(input, [1, 0, 0], [2, 1, 3]) ==> [[[3, 3, 3]],
[[5, 5, 5]]]
tf.gather(input, [0, 2]) ==> [[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
[[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]若需从input中抽取[[[3, 3, 3]]]，该结果在input的axis=0对应下标为1，axis=1对应下标为0，axis=2对应下标为0至2。因此，配置begin=[1,0,0]，size=[1,1,3]即可实现。
若需从input中抽取[[[3, 3, 3], [4, 4, 4]]]，该结果在input的axis=0对应下标为1，axis=1对应下标为0至1，axis=2对应下标为0至2。此时应配置begin=[1,0,0]，size=[1,2,3]。
若需从input中抽取[[[3, 3, 3], [5, 5, 5]]]，该结果在input的axis=0对应下标为1至2，axis=1对应下标为0，axis=2对应下标为0至2。此时应配置begin=[1,0,0]，size=[2,1,3]。
若需从input中抽取[[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]，该结果在input的axis=0对应下标为[0, 2]，属于不连续区域，此时应使用tf.gather进行抽取，分别获取input[0]和input[2]的数据。
以上即为TensorFlow中tf.slice和tf.gather切片函数的具体使用方法，供参考使用。
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