Python tf.raw_ops.ReduceJoin用法及代码示例

跨给定维度连接字符串张量。

用法

tf.raw_ops.ReduceJoin(
    inputs, reduction_indices, keep_dims=False, separator='', name=None
)

参数

inputs Tensor 类型为 string 。要加入的输入。所有缩减的索引必须具有非零大小。
reduction_indices Tensor 类型为 int32 。要减少的尺寸。尺寸按指定的顺序缩小。省略 reduction_indices 等同于传递 [n-1, n-2, ..., 0] 。支持从 -n 到 -1 的负索引。
keep_dims 可选的 bool 。默认为 False 。如果 True ，保留长度为 1 的缩减维度。
separator 可选的 string 。默认为 "" 。加入时使用的分隔符。
name 操作的名称(可选)。

Tensor 类型为 string 。

计算形状为 [\\(d_0, d_1, ..., d_{n-1}\\)] 的给定字符串张量中跨维度的字符串连接。返回通过使用给定分隔符连接输入字符串创建的新张量(默认值：空字符串)。负索引从末尾向后计数，-1 等同于 n - 1 。如果未指定索引，则连接从 n - 1 到 0 的所有维度。

例如：

# tensor `a` is [["a", "b"], ["c", "d"]]
tf.reduce_join(a, 0) ==> ["ac", "bd"]
tf.reduce_join(a, 1) ==> ["ab", "cd"]
tf.reduce_join(a, -2) = tf.reduce_join(a, 0) ==> ["ac", "bd"]
tf.reduce_join(a, -1) = tf.reduce_join(a, 1) ==> ["ab", "cd"]
tf.reduce_join(a, 0, keep_dims=True) ==> [["ac", "bd"]]
tf.reduce_join(a, 1, keep_dims=True) ==> [["ab"], ["cd"]]
tf.reduce_join(a, 0, separator=".") ==> ["a.c", "b.d"]
tf.reduce_join(a, [0, 1]) ==> "acbd"
tf.reduce_join(a, [1, 0]) ==> "abcd"
tf.reduce_join(a, []) ==> [["a", "b"], ["c", "d"]]
tf.reduce_join(a) = tf.reduce_join(a, [1, 0]) ==> "abcd"

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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.raw_ops.ReduceJoin。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。