如何理解張量流的Slice函數？

Question

最近，我從tensorflow的教程中學習了有關RNN的代碼。部分代碼如下，而更多信息在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)

我只是無法理解inputs[:, time_step, :]是如何工作的，例如，這些Args是什么意思？ 您的回答將不勝感激。非常感謝！

Answer 1

如果input的形狀為[d1, d2, d3] ，則time_step是d2以下的自然整數，並且

output = inputs[:, time_step, :]

然后輸出的是形狀為[d1, 1, d3]的矩陣，使得

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

它基本上提取括號中給定索引的輸入元素， “：”表示“所有維度上的所有元素” 。