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如下所示：
import tensorflow as tf
a=tf.constant([[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]],
[[11,12,13,14],[20,21,22,23],[15,16,17,18]]])
print(a.shape)
b,c=tf.split(a,2,0) #参数1、张量 2、获得的切片数 3、切片的维度 将两个切片分别赋值给b,c
print(b.shape)
print(c.shape
with tf.Session() as sess: #查看运行结果
print(sess.run(b))
print(sess.run(c))
输出结果为
(2, 3, 4) (1, 3, 4) (1, 3, 4) [[[ 1 2 3 4] [ 4 5 6 7] [ 7 8 9 10]]] [[[11 12 13 14] [20 21 22 23] [15 16 17 18]]]
注意到此时b,c均为三维张量数据，若想转换为二维数组，可使用tf.reshape命令
d=tf.reshape(b,[3,4]) print(d.shape) #output (3, 4)
以上这篇tensorflow实现对张量数据的切片操作方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
标签：
tensorflow,张量,切片
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。