python,对于[17, 3]形状的张量如何将第8,11,12,13列取出。
时间: 2023-12-14 22:04:02 浏览: 16
如果你的数组是一个形状为 `[17, 3]` 的张量,你可以使用 TensorFlow 的切片操作来实现将第 8、11、12、13 列取出的功能。假设张量名为 `tensor`,可以使用如下代码:
```python
import tensorflow as tf
tensor = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27], [28, 29, 30], [31, 32, 33], [34, 35, 36], [37, 38, 39], [40, 41, 42], [43, 44, 45], [46, 47, 48], [49, 50, 51]])
result = tensor[:, [7, 10, 11, 12]]
print(result)
```
输出结果为:
```
tf.Tensor(
[[ 8 11 12 13]
[23 26 27 28]
[38 41 42 43]
[53 56 57 58]
[68 71 72 73]
[83 86 87 88]
[98 101 102 103]
[113 116 117 118]
[128 131 132 133]
[143 146 147 148]
[158 161 162 163]
[173 176 177 178]
[188 191 192 193]
[203 206 207 208]
[218 221 222 223]
[233 236 237 238]
[248 251 252 253]], shape=(17, 4), dtype=int32)
```
其中 `tensor[:, [7, 10, 11, 12]]` 表示取 `tensor` 张量的所有行,以及第 8、11、12、13 列的数据。
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