tensorflow之tf.slice()小結

阿新 • • 發佈：2018-12-06

這裡解釋一下tf.slice()的作用和用法;

silce_1,此時切片的起點是[0,0,0],切片的大小是[1,1,3];於是從原點開始切一個[1,1,3]的資料，也就是一個批次的（1,3）

slice_2,此時切片的起點是[1,0,0],切片的大小是[1,2,3];意思就是從第二個批次的資料開始進行切片，切下一個批次的（2,3）的資料

slice_3,此時切片的起點仍然是[1,0,0],切片的大小是[2,1,3];就是從第二個批次開始，切一個兩個批次的（1,3）的資料

這裡解釋一下tf.slice()的作用和用法; silce_1,此時切片的起點是[0,0,0],切片的大小是[1,1,3];於是從原點開始切一個[1,1,3]的資料，也就是一個批次的（1,3） slice_2,此時切片的起點是[1,0,0],切片的大小是[1,2,3];意思就是從第二個

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二者的主要區別在於 Variable：主要是用於訓練變數(trainable variables)之類的。比如我們經常使用的網路權重，偏置。值得注意的是Variable在宣告是必須賦予初始值。在訓練過程中該值很可能會進行不斷的加減操作變化。名稱的真實含義，在於變數，也

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