Tensorflow 中 strided slice 的复杂度是多少？
What is the complexity of strided slice in Tensorflow?
我想知道 Tensorflow 中 strided slice 函数的复杂度是多少。显然，它不像 Convolution 2D 那样计算密集，但它肯定也不是免费的。我什至不确定谈论此操作的复杂性是否有意义，因为没有执行加法或乘法。
具体来说，假设我有一个 10x3x3x10 张量 foo，我想执行 bar=foo[3:5,:,:,4:5]。您如何评估操作的复杂性（space 和时间）？
您可以使用 TF_Strided_Slice Operation and Conv2D 操作，然后使用 Profiling 在 Keras Callback[ 中评估这些操作的复杂性=20=].
对应代码如下：
log_dir="logs/profile/" + datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1, profile_batch = 3)
model.fit(train_data,
steps_per_epoch=20,
epochs=5,
callbacks=[tensorboard_callback])
我想知道 Tensorflow 中 strided slice 函数的复杂度是多少。显然，它不像 Convolution 2D 那样计算密集，但它肯定也不是免费的。我什至不确定谈论此操作的复杂性是否有意义，因为没有执行加法或乘法。
具体来说，假设我有一个 10x3x3x10 张量 foo，我想执行 bar=foo[3:5,:,:,4:5]。您如何评估操作的复杂性（space 和时间）？
您可以使用 TF_Strided_Slice Operation and Conv2D 操作，然后使用 Profiling 在 Keras Callback[ 中评估这些操作的复杂性=20=].
对应代码如下：
log_dir="logs/profile/" + datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1, profile_batch = 3)
model.fit(train_data,
steps_per_epoch=20,
epochs=5,
callbacks=[tensorboard_callback])