Python tf.compat.v1.strings.split用法及代码示例

基于 sep 拆分 input 的元素。

用法

tf.compat.v1.strings.split(
    input=None, sep=None, maxsplit=-1, result_type='SparseTensor',
    source=None, name=None
)

令 N 为 input 的大小(通常 N 为批量大小)。根据 sep 拆分 input 的每个元素，并返回包含拆分标记的 SparseTensor 或 RaggedTensor。空标记被忽略。

例子：

print(tf.compat.v1.strings.split(['hello world', 'a b c']))
SparseTensor(indices=tf.Tensor( [[0 0] [0 1] [1 0] [1 1] [1 2]], ...),
             values=tf.Tensor([b'hello' b'world' b'a' b'b' b'c'], ...),
             dense_shape=tf.Tensor([2 3], shape=(2,), dtype=int64))

print(tf.compat.v1.strings.split(['hello world', 'a b c'],
    result_type="RaggedTensor"))
<tf.RaggedTensor [[b'hello', b'world'], [b'a', b'b', b'c']]>

如果给出sep，则连续的分隔符不会组合在一起，并被视为分隔空字符串。例如，"1<>2<><>3" 的 input 和 "<>" 的 sep 返回 ["1", "2", "", "3"] 。如果sep 为 None 或空字符串，则连续的空格被视为单个分隔符，如果字符串有前导或尾随空格，则结果将在开头或结尾不包含空字符串。

请注意，上述行为与 python 的 str.split 匹配。