给定 numpy（或 pytorch）中的二维张量，我可以同时沿所有维度进行部分切片，如下所示：
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(2*3).reshape(2,3)
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
>>> a[1:,1:]
array([[ 5, 6, 7],
[ 9, 10, 11]])
如果我在实现时不知道维数，如何实现相同的切片模式，无论张量中的维数如何？（即我想要a[1:]如果a只有一维、a[1:,1:]二维、a[1:,1:,1:]三维等等）
如果我可以用如下所示的一行代码来完成它，那就太好了，但这是无效的：
a[(1:,) * len(a.shape)] # SyntaxError: invalid syntax
我对适用于 pytorch 张量的解决方案特别感兴趣（只需将上面的 numpy 替换为 torch，示例是相同的），但我认为如果该解决方案同时适用于 numpy 和 pytorch，那么它可能也是最好的。