TensorFlow张量索引t[..., 1, tf.newaxis]中的...代表什么含义

这个语法不属于TensorFlow的专属API，而是Python原生支持、兼容NumPy体系的多维索引语法，作用是自动填充当前位置之前所有维度的全选逻辑，避免手动编写大量重复的全选冒号:，减少高维张量索引时的维度数错问题。

以下结合你的示例做具体说明：
你创建的张量t是2维矩阵，形状为(2, 3)，代码t[..., 1, tf.newaxis]和下面的写法完全等价：

t[:, 1, tf.newaxis]

对应索引逻辑拆解：

• ...自动匹配除了后面显式写的索引项之外的所有维度，在这里对应2维张量的第0维（行维度），执行全选操作
• 1对应第1维（列维度），选择索引为1的列元素，也就是所有行的第二个值2.和5.
• tf.newaxis用来新增一个维度，最终返回的张量形状为(2, 1)，值为[[2.], [5.]]

这个语法在高维张量场景下优势更明显：比如处理计算机视觉常见的4维张量（形状为(batch_size, height, width, channels)），要选择所有样本、所有像素点的第0个通道，用省略符可以直接写t[..., 0]，等价于写全三个全选冒号的t[:, :, :, 0]，写法更简洁也不容易数错维度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jieyu Zhang