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如下所示：
import tensorflow as tf
a=tf.constant([[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]],
[[11,12,13,14],[20,21,22,23],[15,16,17,18]]])
print(a.shape)
b,c=tf.split(a,2,0) #参数1、张量 2、获得的切片数 3、切片的维度 将两个切片分别赋值给b,c
print(b.shape)
print(c.shape
with tf.Session() as sess: #查看运行结果
print(sess.run(b))
print(sess.run(c))
输出结果为
(2, 3, 4) (1, 3, 4) (1, 3, 4) [[[ 1 2 3 4] [ 4 5 6 7] [ 7 8 9 10]]] [[[11 12 13 14] [20 21 22 23] [15 16 17 18]]]
注意到此时b,c均为三维张量数据，若想转换为二维数组，可使用tf.reshape命令
d=tf.reshape(b,[3,4]) print(d.shape) #output (3, 4)
以上这篇tensorflow实现对张量数据的切片操作方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
标签：
tensorflow,张量,切片
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2025/6/24
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
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