Python 如何同时从张量中提取多行？

TL；博士： TensorFlow张量的形状是

（50,50,6）

，需要这些索引（：，：，（0,2,3））。如何提取它们

下面是我正在使用的一个示例阵列：

import numpy as np

a = np.random.randint(0,10, (50, 50, 6))

我想提取第一行、第三行和第四行的数据；换句话说，我需要所有这些条目

（：，：，（1，3））

，它们适用于numpy数组：

out = a[:,:, [0, 2, 3]]
out.shape #(50, 50, 3)

使用张量

t=tf。将\u转换为\u张量（a）

，然后调用如下索引

t[:,:, [0, 2, 3]]

抛出一个错误：

TypeError: Only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), tf.newaxis (`None`) and scalar tf.int32/tf.int64 tensors are valid indices, got [0, 1, 3]

对于numpy，我发现了以下相关问题，但它们自然关注numpy阵列：

out = a[:,:, [0, 2, 3]]
out.shape #(50, 50, 3)

查看TF文档，我发现了

gather\u nd

和

boolean\u mask

，我觉得它们很有帮助，但我必须坦率地承认，我没有理解这部分的文档。因此，我发现了这个问题，它集中在单个元素上；我正在寻找完整的尺寸（如果这是正确的措辞在这里）

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如何在TensorFlow中实现numpy功能？

如果您需要张量中最后一个轴的0,2和第三个元素，可以按如下方式使用tf.gather:tf.gather（t，index=[0,2,3]，axis=-1]）

您能自己提取每个通道并在战后将它们合并吗？或者将其转换为一个numpy数组，然后像以前一样使用

out=a[：，：，[0,2,3]]

？如果你想要张量中最后一个轴的0,2和第三个元素，你可以使用tf.gather如下所示：tf.gather（t，index=[0,2,3]，axis=-1））@AbhilashRajan你的解决方案就是我一直在寻找的！如果你不介意的话，你可以写下你的评论作为一个完整的答案，我很乐意接受。