Python 如何一次为每一行对tensorflow tensor进行不同的切片？

我有一个简单的张量

a=tf.constant（[[1,2,3,4,5]，[6,7,8,9,10]，[11,12,13,14,15]）

并想对它进行切片，但我需要对每一行进行不同的操作。这个切片操作由另一个张量

b=tf.常量（[[0,1]，[2,4]，[2,5]]）

来描述。这意味着从张量

a的第一行开始，我需要
0
到
1
的元素，从
2
到
4
的第二行开始，依此类推。因此，最终结果将是

[
  [1],
  [8, 9],
  [13, 14, 15]
]

我的第一个想法是填充切片开始和结束之间的范围，但不幸的是，使用
map\u fn
不可能，因为结果行的长度不同

有人知道怎么做这种手术吗？

基本上，我们需要迭代两个数组。一个包含实际数据，另一个包含要返回的范围
因此，zip函数可以帮助逐个迭代来自多个数组的元素

输出：

[[1], [8, 9], [13, 14, 15]]

结果是正确的，但我希望在不将张量转换为numpy数组的情况下得到同样的结果；）无论如何，您的答案可能非常有用，谢谢：）
[[1], [8, 9], [13, 14, 15]]