切片
切片的方式主要有：
[start: end]：从tensor的开始位置到结束位置的数据切片；
[start :end :step]或者[::step]：从tensor的开始位置到结束位置每隔step的数据切片；
[::-1]:负数表示倒序切片；
‘...’：任意长。

代码：

创建一个4维tensor。tensor包含4张图片，每张图片的大小为1001003

tensor_h = tf.random.normal([4,100,100,3])
tensor_h
输出：

<tf.Tensor: shape=(4, 100, 100, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[[ 1.68444023e-01, -7.46562362e-01, -4.34964240e-01],
[-4.69263226e-01, 6.26460612e-01, 1.21065331e+00],
[ 7.21675277e-01, 4.61057723e-01, -9.20868576e-01],
...,

代码：

取出第一张图片

tensor_h[0,:,:,:]
输出：

<tf.Tensor: shape=(100, 100, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[ 1.68444023e-01, -7.46562362e-01, -4.34964240e-01],
[-4.69263226e-01, 6.26460612e-01, 1.21065331e+00],
[ 7.21675277e-01, 4.61057723e-01, -9.20868576e-01],
...,

代码：

每两张图片取出一张的切片

tensor_h[::2,...]
输出：

<tf.Tensor: shape=(2, 100, 100, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[[ 1.68444023e-01, -7.46562362e-01, -4.34964240e-01],
[-4.69263226e-01, 6.26460612e-01, 1.21065331e+00],
[ 7.21675277e-01, 4.61057723e-01, -9.20868576e-01],
...,

代码：

倒序切片

tensor_h[::-1]
输出：

<tf.Tensor: shape=(4, 100, 100, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[[-1.70684665e-01, 1.52386248e+00, -1.91677585e-01],
[-1.78917408e+00, -7.48436213e-01, 6.10363662e-01],
[ 7.64770031e-01, 6.06725179e-02, 1.32704067e+00],
...,