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TensorFlow索引与切片的实现方法

这篇文章主要介绍了TensorFlow索引与切片的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

索引与切片在Tensorflow中使用的频率极其高,可以用来提取部分数据。

1.索引

在 TensorFlow 中,支持基本的[𝑖][𝑗]…标准索引方式,也支持通过逗号分隔索引号的索引方式。

假设创建四张大小为3*3的彩色图片。

# 创建张量
x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3])
# 提取出第一张图片
x[0]



# 提取出第一张图片第二行第三列第二个用到(B通道)的颜色强度
x[0][1][2][2]


当张量的维度数较高时,使用[𝑖][𝑗]. . .[𝑘]的方式书写不方便,可以采用[𝑖,𝑗, … , 𝑘]的方式索引,它们是等价的。

x[1, 9, 2] == x[1][9][2]


2.切片

通过𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡: 𝑒𝑛𝑑: 𝑠𝑡𝑒𝑝切片方式可以方便地提取一段数据,其中 start 为开始读取位置的索引,end 为结束读取位置的索引(不包含 end 位),step 为读取步长。

还是以shape为[4, 32, 32, 3]的图片张量为例。

# 创建张量
x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3])
# 读取第二张和第三张图片
x[1:3]


 start: end: step切片方式有很多简写方式,其中 start、end、step 3 个参数可以根据需要选择性地省略,全部省略时即::,表示从最开始读取到最末尾,步长为 1,即不跳过任何元素。如 x[0,::]表示读取第 1 张图片的所有行,其中::表示在行维度上读取所有行,它等于x[0]的写法。

即x[0, ::]等价于x[0 ]。

为了更加简洁,::可以简写成为单个冒号。

x[:, 0:28:2, 0:28:2, :]


上述表示取所有图片,隔行采样,隔列采样,采集所有通道信息。相当于在图片的高宽各放缩至原来的一半。

下面是一些常见的切片方式小结:

特别地,step可以为负数。例如:step = −1时,start: end: −1表示从 start 开始,逆序读取至 end 结束(不包含 end),索引号𝑒𝑛𝑑 ≤ 𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡。

x = tf.range(9)

# 逆序输出
x[8:0:-1]


# 逆序取全部元素
x[::-1]


# 逆序间隔采样
x[::-2]

当张量的维度数量较多时,不需要采样的维度一般用单冒号:表示采样所有元素。

x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3])
# 提取所有图片的G通道
x[:,:,:,1]


为了避免出现像𝑥[: , : , : ,1]这样出现过多冒号的情况,可以使用⋯符号表示取多个维度上所有的数据,其中维度的数量需根据规则自动推断:当切片方式出现⋯符号时,⋯符号左边的维度将自动对齐到最左边,⋯符号右边的维度将自动对齐到最右边,此时系统再自动推断⋯符号代表的维度数量。

# 创建四张大小为32*32的彩色图片
x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3])
# 读取第一张和第二张图片的G/B通道数据
x[0:2,...,1:]
# 读取最后两张图片
x[2,...]
# 读取所有图片的R/G通道
x[...,:2]

掌握了张量的索引与切片之后,会让我们的书写更加快捷。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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k78283381
这个屌丝很懒,什么也没留下!
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