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Python tf.Variable.__getitem__用法及代碼示例


用法

__getitem__(
    slice_spec
)

參數

返回

  • "tensor" 的適當切片，基於 "slice_spec"。作為操作符。該運算符還有一個assign() 方法，可用於生成賦值運算符。

拋出

  • ValueError 如果切片範圍為負大小。
  • TypeError TypeError：如果切片索引不是 int、slice、ellipsis、tf.newaxis 或 int32/int64 張量。

在給定變量的情況下創建切片助手對象。

這允許從變量的當前內容的一部分創建sub-tensor。有關切片的詳細示例，請參閱tf.Tensor.getitem。

此外，此函數還允許分配給切片範圍。這類似於 Python 中的__setitem__ 函數。但是，語法不同，因此用戶可以捕獲分配操作以進行分組或傳遞給 sess.run() 。例如，

import tensorflow as tf
A = tf.Variable([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], dtype=tf.float32)
with tf.compat.v1.Session() as sess:
  sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
  print(sess.run(A[:2,:2]))  # => [[1,2], [4,5]]

  op = A[:2,:2].assign(22. * tf.ones((2, 2)))
  print(sess.run(op))  # => [[22, 22, 3], [22, 22, 6], [7,8,9]]

請注意，分配當前不支持 NumPy 廣播語義。

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.Variable.__getitem__。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。