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索引与切片在Tensorflow中使用的频率极其高，可以用来提取部分数据。
1.索引
在 TensorFlow 中，支持基本的["htmlcode">
# 创建张量
x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3])
# 提取出第一张图片
x[0]
<tf.Tensor: id=253, shape=(32, 32, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[ 3.16146165e-01, 1.88969020e-02, 1.38413876e-01],
[ 4.89341050e-01, 2.75277281e+00, 7.39786148e-01],
[-1.25965345e+00, -2.69633114e-01, -1.16465724e+00],
...,
# 提取出第一张图片的第二行
x[0][1]
<tf.Tensor: id=261, shape=(32, 3), dtype=float32, numpy=
array([[ 7.4337220e-01, -1.0524833e+00, -2.6401659e-03],
[ 5.3725803e-01, -9.5556659e-01, 4.9091709e-01],
[-4.6934509e-01, 7.9289172e-03, -2.9179385e+00],
[ 2.9324377e-01, 2.1451252e+00, -3.8849866e-01],
[ 8.2027388e-01, -4.9701610e-01, -7.3374517e-02],
......
# 提取出第一张图片的第二行第三列的像素
x[0][1][2]
<tf.Tensor: id=273, shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([-0.4693451 , 0.00792892, -2.9179385 ], dtype=float32)>
# 提取出第一张图片第二行第三列第二个用到（B通道）的颜色强度
x[0][1][2][2]
<tf.Tensor: id=289, shape=(), dtype=float32, numpy=-2.9179385>
当张量的维度数较高时，使用["htmlcode">
x[1, 9, 2] == x[1][9][2] <tf.Tensor: id=306, shape=(3,), dtype=bool, numpy=array([ True, True, True])>
2.切片
通过"htmlcode">
# 创建张量
x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3])
# 读取第二张和第三张图片
x[1:3]
<tf.Tensor: id=344, shape=(2, 32, 32, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[[-3.4415385e-01, 5.8418065e-01, 1.8238322e-01],
[ 5.3377771e-01, 5.8201426e-01, 1.2839563e+00],
[-1.4592046e+00, -2.3443605e-01, -2.6524603e-01],
...,
[-5.0662726e-01, 6.9743747e-01, -5.8803167e-02],
[ 1.4200432e+00, -5.0182146e-01, 5.1661726e-02],
[ 3.5610806e-02, -2.4781477e-01, 1.8222639e-01]],
[[ 1.3892423e+00, 1.1985755e+00, -6.4732605e-01],
[ 8.5562867e-01, 1.2758574e+00, 1.7331127e+00],
[ 9.7743452e-02, -5.3990984e-01, 8.3400911e-01],
...,
start: end: step切片方式有很多简写方式，其中 start、end、step 3 个参数可以根据需要选择性地省略，全部省略时即::，表示从最开始读取到最末尾，步长为 1，即不跳过任何元素。如 x[0,::]表示读取第 1 张图片的所有行，其中::表示在行维度上读取所有行，它等于x[0]的写法。
即x[0, ::]等价于x[0 ]。
为了更加简洁，：：可以简写成为单个冒号。
x[:, 0:28:2, 0:28:2, :]
<tf.Tensor: id=344, shape=(2, 32, 32, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[[-3.4415385e-01, 5.8418065e-01, 1.8238322e-01],
[ 5.3377771e-01, 5.8201426e-01, 1.2839563e+00],
[-1.4592046e+00, -2.3443605e-01, -2.6524603e-01],
...,
上述表示取所有图片，隔行采样，隔列采样，采集所有通道信息。相当于在图片的高宽各放缩至原来的一半。
下面是一些常见的切片方式小结：
特别地，step可以为负数。例如：step = "htmlcode">
x = tf.range(9) # 逆序输出 x[8:0:-1] <tf.Tensor: id=31, shape=(8,), dtype=int32, numpy=array([8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])> # 逆序取全部元素 x[::-1] <tf.Tensor: id=35, shape=(9,), dtype=int32, numpy=array([8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])> # 逆序间隔采样 x[::-2] <tf.Tensor: id=39, shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([8, 6, 4, 2, 0])>
当张量的维度数量较多时，不需要采样的维度一般用单冒号：表示采样所有元素。
x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3])
# 提取所有图片的G通道
x[:,:,:,1]
<tf.Tensor: id=59, shape=(4, 32, 32), dtype=float32, numpy=
array([[[ 0.5700944 , 0.58056635, 2.2198782 , ..., -0.8475847 ,
0.49761978, 0.28784937],
[-0.22224228, 0.77950406, -0.01802959, ..., 0.55532527,
0.6826188 , 0.50668514],
[-2.4160695 , -0.96219736, 0.62681717, ..., 1.0348777 ,
为了避免出现像"text-align: center">
# 创建四张大小为32*32的彩色图片 x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3]) # 读取第一张和第二张图片的G/B通道数据 x[0:2,...,1:] # 读取最后两张图片 x[2,...] # 读取所有图片的R/G通道 x[...,:2]
掌握了张量的索引与切片之后，会让我们的书写更加快捷。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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暂无TensorFlow索引与切片的实现方法的评论...
苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/16
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。
探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。