TensorFlow3D张量切片出现0长度维度 如何正确提取单列数据

问题根因 #

你调用tf.slice时的参数设置错误，该函数的第三个参数是每个维度要截取的长度，你给Xdata的第一个维度长度设为0，自然切出来的张量第一维长度是0，没有有效数据。

正确实现方案 #

TensorFlow张量支持更简洁的numpy风格索引，不需要硬写tf.slice，你要提取第一维下标0/1、第二维前16383个元素、第三维下标1的1D序列，直接按以下写法操作即可：

# 直接索引，自动降维得到1D张量
Xdata = x[0, :16383, 1]
Ydata = x[1, :16383, 1]

# 转numpy后直接是1D数组，不需要额外索引降维
Xarry = Xdata.numpy()
Yarry = Ydata.numpy()

print(Xarry.shape) # 输出 (16383,)
print(Yarry.shape) # 输出 (16383,)

# 直接绘图即可
plt.plot(Xarry, Yarry)

如果你一定要用tf.slice实现，修改第三个参数的第一维长度为1，再用squeeze去掉长度为1的冗余维度即可：

Xdata = tf.squeeze(tf.slice(x, [0,0,1], [1,16383,1]))
Ydata = tf.squeeze(tf.slice(x, [1,0,1], [1,16383,1]))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matt Moynihan