-
[tensorflow 2.0] tf.slice데이터분석 2019. 11. 1. 22:50
tf.slice(
input_,
begin,
size,
name=None
)tf.slice는 python list slice의 함수 형태로 이해하면 된다.
- input_: 원본 input tensor
- begin: 시작 위치
- size: 잘라낼 size (shape)
# 예제 tensor t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]], [[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]) # 원본 t에서 시작위치 [1, 0, 0]은 [3, 3, 3] 리스트의 맨 앞 [3] 이다. # 시작 위치에서 [1, 1, 3] shape으로 내용물을 꺼내오면, # 총 1*1*3 개의 원소가 차례대로 선택되고 # 그 결과는 [[[3, 3, 3]]] 이 된다. tf.slice(t, [1, 0, 0], [1, 1, 3]) # 같은 위치에서 1*2*3 개의 원소를 [1, 2, 3] shape으로 꺼내오면, # [[[3, 3, 3], # [4, 4, 4]]] tf.slice(t, [1, 0, 0], [1, 2, 3]) # 같은 원리로 아래의 결과를 생각해보자 tf.slice(t, [1, 0, 0], [2, 1, 3]) # [[[3, 3, 3]], # [[5, 5, 5]]]
'데이터분석' 카테고리의 다른 글
[tensorflow 2.0] tf.tile (0) 2019.11.14 [Tensorflow 2.0] custom gradient 함수로 reverse gradient 구현하기 (0) 2019.11.07 텐서플로우(tensorflow) 2.x 에서 iris dataset 분류하기 (0) 2019.10.17 배열 3차원 이상 곱셈 (380) 2019.10.16 sklearn, numpy를 활용한 데이터 차원축소 (374) 2019.10.15