使用tf.slice檢測越界切片，如numpy

Question

在tensorflow中，我試圖使用tf.slice，但as its documentation states，它要求切片適合輸入數組。例如，如果您嘗試切割張量的前5個位置[1,2,3,4]，它會崩潰。我想要獲得與python列表或numpy數組相同的功能，其中切片可以讓您獲得原始數組與您請求的切片的交集。例如，如果你要求[1,2,3,4]的位置2到6，你會得到[2,3,4]。

我如何在tensorflow中做到這一點？

謝謝！

Answer 1

你可以使用tensorflow的蟒蛇切片運算符，這是稍微強過tf.slice，特別是做一些綁定檢查的行爲類似於numpy。

x = tf.zeros((10,)) 
y = tf.slice(x, [5], [15]) 
print(y.shape) 
# (15,) 
z = x[5:42] 
print(z.shape) 
# (5,) 

Answer 2

你可以使用tf.clip_by_value：

def robust_slice(t, begin, size, name=None): 
    with tf.name_scope('robust_slice'): 
     new_size = tf.clip_by_value(size + begin, clip_value_min = 0, clip_value_max = t.shape()) - begin 
     return tf.slice(t, begin, new_size, name) 

（未經測試，但這樣的財產以後應該做的工作）