TensorFlow中t1[1:3]解包为a,b的写法未来是否兼容？

• 这个写法是Python特性+TensorFlow支持的结合：
  • t1[1:3]是TensorFlow张量对Python切片语法的实现，TF的张量类通过内置的__getitem__方法支持切片操作，返回一个长度为2的新张量。
  • a, b = ...是Python原生的序列解包特性，只要右侧对象是可迭代的（这里的切片结果满足），就能把元素依次赋值给左边的变量。
• 关于未来TensorFlow版本的可用性：
  • Python的序列解包是语言核心特性，不会变动。
  • TensorFlow对张量切片、可迭代性的支持是其核心API的基础部分，从TF1到TF2都保持了这个行为，后续版本大概率会继续兼容，不会轻易移除这类基础操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mon