Sải bướcLát

Trả về một lát cắt có sải bước từ `input`.

Lưu ý, hầu hết người dùng python sẽ muốn sử dụng Python `Tensor.__getitem__` hoặc `Variable.__getitem__` thay vì trực tiếp tùy chọn này.

Mục tiêu của hoạt động này là tạo ra một tensor mới với một tập hợp con các phần tử từ tensor `n` chiều `input`. Tập hợp con được chọn bằng cách sử dụng một chuỗi các đặc tả phạm vi thưa thớt `m` được mã hóa thành các đối số của hàm này. Lưu ý, trong một số trường hợp `m` có thể bằng `n`, nhưng trường hợp này không nhất thiết phải như vậy. Mỗi mục nhập đặc tả phạm vi có thể là một trong những mục sau:

- Dấu chấm lửng (…). Hình elip được sử dụng để ngụ ý không hoặc nhiều kích thước của lựa chọn kích thước đầy đủ và được tạo bằng cách sử dụng `ellipsis_mask`. Ví dụ: `foo[...]` là phần nhận dạng.

- Một trục mới. Cái này được sử dụng để chèn một hình dạng mới=1 chiều và được tạo bằng `new_axis_mask`. Ví dụ: `foo[:, ...]` trong đó `foo` có hình dạng `(3, 4)` tạo ra một tenxơ `(1, 3, 4)`.

- Một phạm vi `bắt đầu:kết thúc:sải bước`. Điều này được sử dụng để chỉ định số lượng cần chọn từ một thứ nguyên nhất định. `stride` có thể là bất kỳ số nguyên nào nhưng 0. `begin` là một số nguyên biểu thị chỉ mục của giá trị đầu tiên cần chọn trong khi `end` đại diện cho chỉ mục của giá trị cuối cùng cần chọn. Số giá trị được chọn trong mỗi thứ nguyên là `end -begin` nếu `sải bước > 0` và `bắt đầu - kết thúc` nếu `sải bước < 0`. `begin` và `end` có thể âm trong đó `-1` là phần tử cuối cùng, `-2` là phần tử thứ hai ở cuối. `begin_mask` kiểm soát xem có thay thế `bắt đầu` được đưa ra rõ ràng bằng giá trị hiệu dụng ngầm định là `0` nếu `sải bước > 0` và `-1` nếu `sải bước < 0` hay không. `end_mask` tương tự nhưng tạo ra số cần thiết để tạo khoảng mở lớn nhất. Ví dụ: cho một hình dạng `(3,)` tensor `foo[:]`, `begin` và `end` hiệu dụng là `0` và `3`. Đừng cho rằng điều này tương đương với `foo[0:-1]` có `bắt đầu` và `kết thúc` hiệu quả là `0` và `2`. Một ví dụ khác là `foo[-2::-1]` đảo ngược chiều thứ nhất của một tensor trong khi loại bỏ hai chiều cuối cùng (theo các phần tử thứ tự ban đầu). Ví dụ `foo = [1,2,3,4]; foo[-2::-1]` là `[4,3]`.

- Một chỉ số duy nhất. Điều này được sử dụng để chỉ giữ lại các phần tử có chỉ mục nhất định. Ví dụ: (`foo[2, :]` trên một tenxơ hình dạng `(5,6)` tạo ra một tenxơ hình dạng `(6,)`. Điều này được mã hóa trong `begin` và `end` và `shrink_axis_mask`.

Mỗi đặc tả phạm vi khái niệm được mã hóa trong đối số của op. Cách mã hóa này được hiểu rõ nhất bằng cách xem xét một ví dụ không tầm thường. Cụ thể, `foo[1, 2:4, None, ..., :-3:-1, :]` sẽ được mã hóa thành

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
 

Trong trường hợp này nếu `foo.shape` là (5, 5, 5, 5, 5, 5), hình dạng cuối cùng của lát cắt sẽ trở thành (2, 1, 5, 5, 2, 5). Chúng ta hãy đi từng bước qua từng đặc tả đối số.

1. Đối số đầu tiên trong lát ví dụ được chuyển thành `begin = 1` và `end =begin + 1 = 2`. Để phân biệt với thông số ban đầu `2:4`, chúng tôi cũng đặt bit thích hợp trong `shrink_axis_mask`.

2. `2:4` đóng góp 2, 4, 1 để bắt đầu, kết thúc và sải bước. Tất cả các mặt nạ đều có đóng góp bằng 0 bit.

3. Không có từ nào đồng nghĩa với `tf.newaxis`. Điều này có nghĩa là chèn kích thước có kích thước 1 chiều vào hình dạng cuối cùng. Các giá trị giả được đóng góp để bắt đầu, kết thúc và sải bước, trong khi bit new_axis_mask được đặt.

4. `...` lấy toàn bộ phạm vi từ nhiều chiều nếu cần để chỉ định đầy đủ một lát cắt cho mọi chiều của hình dạng đầu vào.

5. `:-3:-1` hiển thị việc sử dụng các chỉ số âm. Chỉ mục phủ định `i` được liên kết với thứ nguyên có hình dạng `s` được chuyển đổi thành chỉ mục dương `s + i`. Vì vậy `-1` trở thành `s-1` (tức là phần tử cuối cùng). Việc chuyển đổi này được thực hiện nội bộ nên các bước bắt đầu, kết thúc và các bước nhận được x, -3 và -1. Bit Begin_mask thích hợp được đặt để cho biết phạm vi bắt đầu là phạm vi đầy đủ (bỏ qua x).

6. `:` chỉ ra rằng toàn bộ nội dung của kích thước tương ứng đã được chọn. Điều này tương đương với `::` hoặc `0::1`. bắt đầu, kết thúc và sải chân lần lượt nhận được 0, 0 và 1. Các bit thích hợp trong `begin_mask` và `end_mask` cũng được đặt.

Yêu cầu : `0 != sải bước[i] for i in [0, m)` `ellipsis_mask phải là lũy thừa của hai (chỉ một dấu chấm lửng)`