slice¶
- paddle.sparse.slice(x, axis, starts, ends, name=None):
 
沿多个轴生成 x 的切片。使用 axes 、 starts 和 ends 属性来指定轴列表中每个轴的起点和终点位置,并使用此信息来对 x 切片。 如果向 starts 或 ends 传递负值如 \(-i\),则表示该轴的反向第 \(i-1\) 个位置(这里以 0 为初始位置)。 如果传递给 starts 或 end 的值大于 n (维度中的元素数目),则表示 n。 当切片一个未知数量的维度时,建议传入 INT_MAX。 axes 、 starts 和 ends 三个参数的元素数目必须相等。
以下示例将解释切片如何工作 (此处只介绍 Slice 的概念, 故不区分稀疏和稠密 Tensor):
示例 1:
        给定:
             data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],]
             axes=[0,1]
             starts=[1,0]
             ends=[2,3]
        则:
             result=[[5,6,7],]
示例 2:
        给定:
             data=[[1,2,3,4],[5,6,7,8],]
             starts=[0,1]
             ends=[-1,1000]    # 此处-1 表示第 0 维的反向第 0 个位置,索引值是 1。
        则:
             result=[[2,3,4],] # 即 data[0:1, 1:4]
        参数¶
x (Tensor) - 输入的多维
Tensor,数据类型为 bool、float16、float32、float64、int32 或 int64。axis (list|tuple|Tensor) - 数据类型是
int32。如果axes的类型是 list 或 tuple, 它的元素可以是整数或者形状为[1]的Tensor。如果axes的类型是Tensor,则是 1-DTensor。表示进行切片的轴。starts (list|tuple|Tensor) - 数据类型是
int32。如果starts的类型是 list 或 tuple, 它的元素可以是整数或者形状为[1]的Tensor。如果starts的类型是Tensor,则是 1-DTensor。表示在各个轴上切片的起始索引值。ends (list|tuple|Tensor) - 数据类型是
int32。如果ends的类型是 list 或 tuple, 它的元素可以是整数或者形状为[1]的Tensor。如果ends的类型是Tensor,则是 1-DTensor。表示在各个轴上切片的结束索引值。
返回¶
多维 Tensor,数据类型与 x 相同。
代码示例¶
COPY-FROM: paddle.sparse.slice