Как нарезать тензоры в PyTorch, MXNet и TensorFlow для многомерной нарезки? (С++ API) ⇐ C++

[Гость]

Сейчас я работаю над проектом, в котором мне нужно выполнить многомерную нарезку тензоров с помощью PyTorch, MXNet и TensorFlow. В частности, у меня есть тензоры формы (batch_size, высота, ширина, каналы), и мне нужно разрезать их по нескольким измерениям, чтобы извлечь определенные области из каждого тензора в C++.
Может кто-нибудь предоставить подробные примеры того, как выполнять многомерную нарезку тензоров с помощью PyTorch, MXNet и TensorFlow? Меня особенно интересует понимание того, как разрезать тензоры по нескольким измерениям одновременно, поскольку стандартные функции среза() или Slice(), похоже, поддерживают только разрезание по одному измерению (dim0).
Пример сценария:
Предположим, у меня есть тензорный image_data с формой (batch_size=2, высота=100, ширина=100, каналы=3), представляющий два изображения RGB. Я хочу извлечь область интереса (ROI) из каждого изображения, определенную левым верхним углом (x1, y1) и правым нижним углом (x2, y2). ROI имеет размеры roi_height и roi_width.
Например, я хочу извлечь область размером (20x20), начиная с координат (10, 10), для каждого изображения в пакете. Как бы я выполнил эту операцию в PyTorch, MXNet и TensorFlow?
Ожидаемый результат:
Я ищу подробные примеры кода, демонстрирующие, как разрезать тензоры по нескольким измерениям в PyTorch, MXNet и TensorFlow для данного сценария. Кроме того, мы будем очень признательны за объяснения используемых функций или методов, а также любых потенциальных различий или особенностей между библиотеками.
Заранее спасибо!


Источник: https://stackoverflow.com/questions/781 ... ional-slic