Python tf.compat.v1.string_split用法及代碼示例

基於 delimiter 拆分 source 的元素。 (不推薦使用的參數)

用法

tf.compat.v1.string_split(
    source, sep=None, skip_empty=True, delimiter=None,
    result_type='SparseTensor', name=None
)

參數

source 1-D string Tensor ，要拆分的字符串。
sep 0-D 字符串 Tensor ，分隔符，字符串長度應為 0 或 1。默認為 ' '。
skip_empty 一個bool。如果 True ，則跳過結果中的空字符串。
delimiter sep 的已棄用別名。
result_type 結果的張量類型："RaggedTensor" 或 "SparseTensor" 之一。
name 操作的名稱(可選)。

拋出

ValueError 如果分隔符不是字符串。

排名為 2 的 SparseTensor 或 RaggedTensor ，字符串根據分隔符拆分。索引的第一列對應於source 中的行，第二列對應於該行中拆分組件的索引。

警告：不推薦使用某些參數：(delimiter)。它們將在未來的版本中被刪除。更新說明：分隔符已棄用，請改用 sep。

令 N 為 source 的大小(通常 N 為批量大小)。根據 delimiter 拆分 source 的每個元素，並返回包含拆分標記的 SparseTensor 或 RaggedTensor。空標記被忽略。

如果sep 是一個空字符串，則source 的每個元素都被拆分為單獨的字符串，每個字符串包含一個字節。 (這包括拆分 UTF-8 的多字節序列。)如果 delimiter 包含多個字節，則將其視為一組分隔符，每個分隔符都被視為一個潛在的拆分點。

例子：

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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.compat.v1.string_split。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。