用法:
mxnet.symbol.slice_like(data=None, shape_like=None, axes=_Null, name=None, attr=None, out=None, **kwargs)
结果符号。
参数:
返回:
返回类型:
像另一个数组的形状一样对数组的一个区域进行切片。此函数类似于
slice
,但是,从第二个输入shape_like
推断特定轴的begin
始终为0`s and `end
。给定shape=(d_0, d_1, ..., d_n-1)
的第二个shape_like
输入,一个默认为空axes
的slice_like
运算符,它执行以下操作: `` out = slice(input, begin=(0, 0, ..., 0),结束=(d_0,d_1,...,d_n-1))``。当axes
不为空时,它用于指定正在切片的轴。给定一个 4 维输入数据,带有axes=(0, 2, -1)
的slice_like
运算符将执行以下操作: ``out = slice(input, begin=(0, 0, 0, 0), end=(d_0, None, d_2 , d_3))``。请注意,允许具有不同尺寸的第一个和第二个输入,但是,您必须确保指定axes
并且不超过尺寸限制。例如,给定input_1
和shape=(2,3,4,5)
和input_2
和shape=(1,2,3)
,不允许使用:``out = slice_like(a, b)`` 因为input_1
的 ndim 是 4,并且input_2
的 ndim 为 3。在这种情况下允许以下内容:``out = slice_like(a, b, axes=(0, 2))`` 示例:x = [[ 1., 2., 3., 4.], [ 5., 6., 7., 8.], [ 9., 10., 11., 12.]] y = [[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]] slice_like(x, y) = [[ 1., 2., 3.] [ 5., 6., 7.]] slice_like(x, y, axes=(0, 1)) = [[ 1., 2., 3.] [ 5., 6., 7.]] slice_like(x, y, axes=(0)) = [[ 1., 2., 3., 4.] [ 5., 6., 7., 8.]] slice_like(x, y, axes=(-1)) = [[ 1., 2., 3.] [ 5., 6., 7.] [ 9., 10., 11.]]
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注:本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.symbol.slice_like。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。