一、概述
切片操作是在TensorFlow中非常常见的一种操作，tf.slice函数就是专门用来进行切片操作的函数。
tf.slice函数的作用是从一个Tensor中提取出一部分数据，作为一个新的Tensor返回。
二、函数参数
tf.slice函数的函数参数非常简洁明了，在这里我们将分别对其中的三个参数进行介绍。
1. input_tensor
该参数表示输入的Tensor，可以是一个常量，也可以是一个变量。
2. begin
该参数表示开始切片的位置，在这里我们可以将它理解为一个坐标。
begin的数据类型必须是一个长度与input_tensor一样的一维数组，数组中的每个元素代表了一个维度上的起始位置。
3. size
该参数表示切片的大小，也可以将其理解为一个区域。
size的数据类型必须是一个长度与input_tensor一样的一维数组，数组中的每个元素代表了一个维度上的切片大小。
三、代码示例
下面我们将通过一些具体的例子来展示tf.slice函数的使用。所有的代码示例都可以在TensorFlow1.15版本下运行。
1. 示例1
首先我们来看一个简单的例子，假设有一个形状为[2,2,2]的Tensor a，我们要从其中取出第一个维度为0，第二个维度为1，第三个维度在前两个维度的基础上取0和1两个值的数据，代码如下：
import tensorflow as tf a = tf.constant([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) b = tf.slice(a, [0, 1, 0], [1, 1, 2]) sess = tf.Session() print(sess.run(b)) # 输出结果为：[[[3 4]]]
其中的[0, 1, 0]表示从第一个维度开始取第0个元素，第二个维度开始取第1个元素，第三个维度开始取第0个元素；[1, 1, 2]表示第一个维度上取1个元素，第二个维度上取1个元素，第三个维度上取2个元素。
2. 示例2
接着我们来看一个稍微复杂一些的例子，假设有一个形状为[2,2,2]的Tensor b，我们要从其中取出第1和第2个维度全部取出来，第0个维度在前两个维度的基础上分别取0和1两个值，代码如下：
import tensorflow as tf b = tf.constant([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) c = tf.slice(b, [0, 0, 0], [2, 2, 2]) sess = tf.Session() print(sess.run(c)) # 输出结果为：[[[1 2] [3 4]] [[5 6] [7 8]]]
其中的[0, 0, 0]表示从第一个维度开始取第0个元素，第二个维度开始取第0个元素，第三个维度开始取第0个元素；[2, 2, 2]表示第一个维度上取2个元素，第二个维度上取2个元素，第三个维度上取2个元素。
3. 示例3
最后我们来看一个比较灵活的例子，假设有一个形状为[2,3,4]的Tensor d，我们只需要取出第2个维度，而且第0个维度上的取值为0，第1个维度上的取值为1，代码如下：
import tensorflow as tf
d = tf.constant([[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]],
[[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]]])
e = tf.slice(d, [0, 1, 0], [2, 1, 4])
sess = tf.Session()
print(sess.run(e))
# 输出结果为：[[[ 5 6 7 8]] [[17 18 19 20]]]
其中的[0, 1, 0]表示从第一个维度开始取第0个元素，第二个维度开始取第1个元素，第三个维度开始取第0个元素；[2, 1, 4]表示第一个维度上取2个元素，第二个维度上取1个元素，第三个维度上取4个元素。
