如何对ONNXRuntime中的Tensor执行切片操作？

方案1：内置Slice方法（全版本兼容） #

Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors.Tensor<T>原生提供切片方法，无需手动循环拷贝：

var start_idx = bidx * batch_size;
// 生成切片视图（零拷贝，修改切片会同步修改原张量）
// 对应Python语法 inputs[start_idx:start_idx+batch_size, :, :]
var subsetView = inputs.Slice(
    starts: new[] { start_idx, 0, 0 }, 
    lengths: new[] { batch_size, inputs.Dimensions[1], inputs.Dimensions[2] });

// 若需要和原张量独立的副本，调用ToDenseTensor即可
var subsetCopy = subsetView.ToDenseTensor();

如果你的实际逻辑和示例循环一致，仅需要第三个维度的索引0位置，将lengths的第三个参数改为1即可。

方案2：范围运算符语法（C# 8+ + OnnxRuntime v1.12.0+ 支持） #

高版本库支持类Python的范围语法，代码更简洁：

var start_idx = bidx * batch_size;
var subset = inputs[start_idx..(start_idx + batch_size), .., ..].ToDenseTensor();

性能说明 #

内置Slice方法经过底层优化，不管是生成视图还是拷贝副本，性能都远高于手动双重循环实现，适合大张量场景使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者premes