StridedSlice

Вернуть фрагмент с шагом из `input`.

Обратите внимание: большинство пользователей Python захотят использовать Python Tensor.__getitem__ или Variable.__getitem__ , а не эту операцию напрямую.

Целью этой операции является создание нового тензора с подмножеством элементов n-мерного «входного» тензора. Подмножество выбирается с использованием последовательности спецификаций разреженного диапазона m, закодированных в аргументах этой функции. Обратите внимание, что в некоторых случаях `m` может быть равно `n`, но это не обязательно. Каждая запись спецификации диапазона может быть одной из следующих:

- Многоточие (...). Эллипсы используются для обозначения нуля или более измерений полноразмерного выделения и создаются с использованием ellipsis_mask. Например, `foo[...]` — это срез идентификатора.

- Новая ось. Он используется для вставки нового размера shape=1 и создается с помощью new_axis_mask. Например, `foo[:, ...]`, где `foo` — это форма `(3, 4)`, создаёт тензор `(1, 3, 4)`.

- Диапазон `начало:конец:шаг`. Это используется для указания того, сколько выбрать из данного измерения. `stride` может быть любым целым числом, кроме 0. `begin` – это целое число, которое представляет индекс первого выбираемого значения, а `end` представляет индекс последнего выбираемого значения. В каждом измерении выбрано следующее количество значений: «конец – начало», если «шаг > 0», и «начало — конец», если «шаг < 0». `begin` и `end` могут быть отрицательными, где `-1` — последний элемент, `-2` — предпоследний элемент. `begin_mask` определяет, следует ли заменять явно заданное `begin` неявным эффективным значением `0`, если` шаг > 0`, и `-1`, если `шаг < 0`. `end_mask` аналогичен, но выдает число, необходимое для создания наибольшего открытого интервала. Например, для тензора формы `(3,)` `foo[:]` эффективными `begin` и`end` являются `0` и `3`. Не думайте, что это эквивалентно `foo[0:-1]`, у которого эффективные `begin` и `end` равны `0` и `2`. Другой пример — `foo[-2::-1]`, который меняет первое измерение тензора, отбрасывая при этом два последних (в элементах исходного порядка). Например `foo = [1,2,3,4]; foo[-2::-1]` — это `[4,3]`.

- Единый индекс. Это используется для хранения только элементов с заданным индексом. Например, (`foo[2, :]` для тензора формы `(5,6)` создает тензор формы `(6,)`. Это кодируется в `begin` и `end` и `shrink_axis_mask`.

Каждая спецификация концептуального диапазона закодирована в аргументе операции. Эту кодировку лучше всего понять, рассмотрев нетривиальный пример. В частности, `foo[1, 2:4, None, ..., :-3:-1, :]` будет закодировано как

begin = [1, 2, x, x, 0, x] # x denotes don't care (usually 0)
 end = [2, 4, x, x, -3, x]
 strides = [1, 1, x, x, -1, 1]
 begin_mask = 1<<4 | 1<<5 = 48
 end_mask = 1<<5 = 32
 ellipsis_mask = 1<<3 = 8
 new_axis_mask = 1<<2 = 4
 shrink_axis_mask = 1<<0 = 1
 

В этом случае, если `foo.shape` равен (5, 5, 5, 5, 5, 5) окончательная форма среза становится (2, 1, 5, 5, 2, 5). Давайте шаг за шагом пройдемся по каждой спецификации аргумента.

1. Первый аргумент в примере фрагмента преобразуется в `begin = 1` и `end = Begin + 1 = 2`. Чтобы устранить неоднозначность в исходной спецификации «2:4», мы также установили соответствующий бит в «shrink_axis_mask».

2. «2:4» — это 2, 4, 1 для начала, конца и шага. Все маски имеют нулевой вклад битов.

3. None — это синоним tf.newaxis . Это означает вставку размера размером 1 в окончательную форму. Фиктивные значения вводятся для начала, конца и шага, пока установлен бит new_axis_mask.

4. `...` захватите полные диапазоны из необходимого количества измерений, чтобы полностью указать срез для каждого измерения входной фигуры.

5. `:-3:-1` показывает использование отрицательных индексов. Отрицательный индекс `i`, связанный с измерением, имеющим форму `s`, преобразуется в положительный индекс `s + i`. Таким образом, `-1` становится `s-1` (т.е. последним элементом). Это преобразование выполняется внутри, поэтому начало, конец и шаги получают x, -3 и -1. Соответствующий бит Begin_mask устанавливается, чтобы указать, что начальный диапазон — это полный диапазон (игнорируя x).

6. `:` указывает, что выбрано все содержимое соответствующего измерения. Это эквивалентно `::` или `0::1`. Начало, конец и шаги получают значения 0, 0 и 1 соответственно. Соответствующие биты в `begin_mask` и `end_mask` также устанавливаются.

Требования : `0 != шагов[i] для i в [0, m)` `ellipsis_mask должна быть степенью двойки (только одно многоточие)`