どのようtensorflowのスライス機能を理解するには？

Question

を最近、私は私がどれだけいることundetstandすることはできませんhttps://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent

outputs = [] 
    state = self._initial_state 
    with tf.variable_scope("RNN"): 
     for time_step in range(num_steps): 
     if time_step > 0: tf.get_variable_scope().reuse_variables() 
     (cell_output, state) = cell(inputs[:, time_step, :], state)#here! 
     outputs.append(cell_output) 

で詳しくながら、以下のようにtensorflow.PartコードのチュートリアルからRNNについてのコードを学びましたinputs[:, time_step, :]が動作します。たとえば、これらのArgsの意味は？ あなたの答えは高く評価されます。たくさんありがとう！

Answer 1

input形状[d1, d2, d3]である場合、time_stepはd2以下の自然数であり、そして

output = inputs[:, time_step, :] 

の出力は

output[i, 0, j] = input[i, time_step, j] 

それは基本的にの要素を抽出[d1, 1, d3]ような形状のマトリックスであります"：意味「」「そのすべてがその次元にある」。