tf.slice（）和 tf.gather（）的用法

之前讲过 tf.gather 根据索引去找相应维度的子集

tf.slice(input,begin,size,name=None)  按照指定的下标范围抽取连续区域的子集

tf.gather(input,begin,size.name=None)  按照指定的下标集合从 axis=0 中抽取子集，适合抽取不连续区域的子集。

  t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]],
                   [[3, 3, 3], [4, 4, 4]],
                   [[5, 5, 5], [6, 6, 6]]])
  tf.slice(t, [1, 0, 0], [1, 1, 3])  # [[[3, 3, 3]]]
  tf.slice(t, [1, 0, 0], [1, 2, 3])  # [[[3, 3, 3],
                                     #   [4, 4, 4]]]
  tf.slice(t, [1, 0, 0], [2, 1, 3])  # [[[3, 3, 3]],
                                     #  [[5, 5, 5]]]
  tf.gather(t, [0, 2])               # [[[1,1,1],[2,2,2]],
                                        [[5,5,5],[6,6,6]]] 

从 t 中抽取 [[[3,3,3]]]，输出在 input 中的 axis=0（竖向坐标）是1，axis=1（横向坐标）是0，axis=2的坐标是 0-2 （包了几层），所以 begin = [1,0,0], size=[1,1,3](begin就是开始坐标是1,0,0，size是取出来的[3,3,3],是[1,1,3]一行一列三个数字)

从 t 中抽取[[[3,3,3],[4,4,4]]]，begin = [1,0,0], size=[1,2,3]

从 t 中抽取[[[1,1,1],[2,2,2]],[5,5,5],[6,6,6]]],axis = 0的下标是[0,2]，不连续，使用tf.gather().