在TensorFlow中，可以使用tf.strided_slice()函数来进行局部缩减。tf.strided_slice()函数允许我们在单个轴上选择指定的切片，并返回一个新的Tensor，其中只包含我们指定的切片。

tf.strided_slice()函数的语法如下：

tf.strided_slice( input_, begin, end, strides=None, begin_mask=0, end_mask=0, ellipsis_mask=0, new_axis_mask=0, shrink_axis_mask=0, name=None )

参数解释：

• input_：要进行切片操作的输入Tensor。
• begin：起始位置，指定切片的起始索引。
• end：结束位置，指定切片的结束索引。
• strides：步长，可以用来控制切片的间隔，默认为1。
• begin_mask、end_mask、ellipsis_mask、new_axis_mask、shrink_axis_mask：用于控制切片行为的掩码。
• name：操作的名称。

下面是一个使用tf.strided_slice()函数进行局部缩减的示例代码：

import tensorflow as tf

创建一个输入Tensor

input_tensor = tf.constant([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])

使用tf.strided_slice()函数进行切片

sliced_tensor = tf.strided_slice(input_tensor, [0, 1], [2, 4])

打印切片结果

print(sliced_tensor.numpy())

输出结果为： [[2 3] [7 8]]

上述代码中，我们首先创建了一个输入Tensor input_tensor，然后使用tf.strided_slice()函数对其进行切片。切片的起始位置为[0, 1]，结束位置为[2, 4]，因此我们选择了input_tensor的第一行的第1、2列和第二行的第1、2列。最后，我们打印了切片结果。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实际情况和需求可能需要根据实际情况进行调整和定制化。