在 Tensorflow 中使用索引对张量进行切片

【问题标题】：Slicing a tensor by using indices in Tensorflow在 Tensorflow 中使用索引对张量进行切片
【发布时间】：2017-06-02 14:25:14
【问题描述】：

基本上我有一个二维数组，我想做这个漂亮的类似 numpy 的东西

noise_spec[:rows,:cols]

在张量流中。这里 rows 和 cols 只是两个整数。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

确实，TensorFlow 现在对切片有更好的支持，因此您可以使用与 NumPy 完全相同的语法：

result = noise_spec[:rows, :cols]

【讨论】：

不幸的是，u = U[idx_i,:] 不适用于 tf 1.8.0。 idx_i 是我想选择的行的随机索引。 tf.nn.embedding_lookup 工作。

【解决方案2】：

发现了，是

tf.slice(noise_spec, [0,0],[rows, cols])

【讨论】：