用法
__getitem__(
slice_spec
)
參數
-
var
ops.Variable
對象。 -
slice_spec
Tensor.getitem
的參數。
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
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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.compat.v1.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。