tensorflow::ops::StringSplit

แยกองค์ประกอบของ input ตาม delimiter เป็น SparseTensor

สรุป

ให้ N เป็นขนาดของแหล่งข้อมูล (โดยทั่วไป N จะเป็นขนาดของชุดข้อมูล) แบ่งแต่ละองค์ประกอบของ input เข้าตาม delimiter และส่งคืน SparseTensor ที่มีโทเค็นที่ถูกแบ่งแล้ว โทเค็น ว่าง จะถูกละเว้น

delimiter อาจว่างเปล่า หรือเป็นสตริงของอักขระที่ถูกแยก หาก delimiter เป็นสตริงว่างเปล่า แต่ละองค์ประกอบของ input จะถูกแยกออกเป็นสตริงอักขระไบต์เดียวแต่ละรายการ รวมถึงการแยกส่วนลำดับมัลติไบต์ UTF-8 ด้วย มิฉะนั้น อักขระทุกตัวของ delimiter จะเป็นจุดแยกที่เป็นไปได้

ตัวอย่างเช่น: N = 2, อินพุต[0] คือ 'hello world' และอินพุต[1] คือ 'ab c' ดังนั้นผลลัพธ์จะเป็น

ดัชนี = [0, 0; 0, 1; 1, 0; 1, 1; 1, 2] รูปร่าง = [2, 3] ค่า = ['hello', 'world', 'a', 'b', 'c']

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• อินพุต: สตริง 1 มิติที่จะแยก
• ตัวคั่น: 0-D อักขระตัวคั่น (ไบต์) หรือสตริงว่าง

คุณลักษณะเสริม (ดูที่ Attrs ):

• skip_empty: bool ถ้า True จะข้ามสตริงว่างออกจากผลลัพธ์

การส่งคืนสินค้า:

• ดัชนี Output : เมทริกซ์หนาแน่นของ int64 ที่แสดงดัชนีของเทนเซอร์แบบเบาบาง
• ค่า Output : เวกเตอร์ของสตริงที่สอดคล้องกับค่าที่ถูกแยกออก
• รูปร่าง Output : เวกเตอร์ความยาว 2 ของ int64 ที่แสดงถึงรูปร่างของเทนเซอร์แบบสปาร์ส โดยค่าแรกคือ N และค่าที่สองคือจำนวนโทเค็นสูงสุดในรายการอินพุตเดียว

คุณลักษณะสาธารณะ

::tensorflow::Output indices

Operation operation

::tensorflow::Output shape

::tensorflow::Output values

 StringSplit(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input delimiter
)

 StringSplit(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input delimiter,
  const StringSplit::Attrs & attrs
)

Attrs SkipEmpty(
  bool x
)