Python Tensorflow切片/提取

张量T是nxk，选择器是NxN。选择器中的每个元素v（i，j）表示：从T[i，j]中抓取第v（i，j）个元素

有没有办法实现这一点，是numpy还是tensorflow？谢谢

----更新 感谢Alok Singhal在Numpy的回答。如果tensor和selector都是tensorflow tensor，有没有办法做到这一点？

这里有一种方法：

tensor = array([[
    [ 0.1,  0.8],
    [ 0.1,  0.8],
    [ 0.1,  0.8]],

   [[ 0.9,  0.3],
    [ 0.1,  0.8],
    [ 0.9,  0.3]],

   [[ 0.1,  0.8],
    [ 0.1,  0.8],
    [ 0.9,  0.3]]])

selector = array([
    [0, 0, 1],
    [1, 1, 1],
    [1, 1, 0]])


want = array([
    [0.1 0.1 0.8],
    [0.3 0.8 0.3],
    [0.8 0.8 0.9]
    ])

---

美丽的。谢谢，如果张量和选择器都是tf.变量，有没有办法？张量[i，j，选择器]在这种情况下似乎不起作用。

>>> i, j = np.ogrid[0:3, 0:3]
>>> i
array([[0],
       [1],
       [2]])
>>> j
array([[0, 1, 2]])
>>> tensor[i, j, selector]
array([[ 0.1,  0.1,  0.8],
       [ 0.3,  0.8,  0.3],
       [ 0.8,  0.8,  0.9]])