size=mask.shape[2:]什么意思？和size=mask.shape[3:]什么区别？shape的这种用法是为了干什么？

这里的mask是一个numpy数组，shape是numpy数组的属性之一，用于返回数组每个维度的长度。mask.shape[2:]表示取出mask数组从第2个维度开始的所有维度长度，而mask.shape[3:]表示取出mask数组从第3个维度开始的所有维度长度。因为数组可能有多个维度，所以numpy中的shape属性是一个元组，包含了数组的每个维度的长度。

在这个例子中，size=mask.shape[2:]和size=mask.shape[3:]的区别在于取出的维度不同，前者取出从第2个维度开始的所有维度长度，后者取出从第3个维度开始的所有维度长度。具体取哪个要看具体的需求。

这种用法可以帮助我们了解数组的形状和大小，方便进行数据处理和计算。在使用numpy进行科学计算和数据处理时，shape是一个非常常用的属性。