如何理解tensorflow的切片功能？

Question

近日，筆者從tensorflow.Part代碼如下教程在https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent

outputs = [] 
    state = self._initial_state 
    with tf.variable_scope("RNN"): 
     for time_step in range(num_steps): 
     if time_step > 0: tf.get_variable_scope().reuse_variables() 
     (cell_output, state) = cell(inputs[:, time_step, :], state)#here! 
     outputs.append(cell_output) 

瞭解RNN的代碼，而更多的信息，我只是不能說undetstand如何inputs[:, time_step, :]作品，例如，這些Args是什麼意思？ 您的回答將不勝感激。非常感謝！

Answer 1

如果input是形狀[d1, d2, d3]的，time_step低於d2的自然數，並且

output = inputs[:, time_step, :] 

然後輸出形狀的矩陣[d1, 1, d3]使得

output[i, 0, j] = input[i, time_step, j] 

它基本上提取的元素由括號中給出的指數給出的輸入，「：」含義「所有這些都在該維度上」。