แบ่งองค์ประกอบของ "แหล่งที่มา" ตาม "sep" ออกเป็น "SparseTensor"
ให้ N เป็นขนาดของแหล่งที่มา (โดยทั่วไป N จะเป็นขนาดแบตช์) แยกแต่ละองค์ประกอบของ "แหล่งที่มา" ตาม "sep" และส่งคืน "SparseTensor" ที่มีโทเค็นการแยก โทเค็นที่ว่างเปล่าจะถูกละเว้น
ตัวอย่างเช่น N = 2, source[0] คือ 'hello world' และ source[1] คือ 'ab c' จากนั้นเอาต์พุตจะเป็น
st.indices = [0, 0;
0, 1;
1, 0;
1, 1;
1, 2]
st.shape = [2, 3]
st.values = ['hello', 'world', 'a', 'b', 'c']
โปรดทราบว่าพฤติกรรมที่กล่าวมาข้างต้นตรงกับ str.split ของ python
คลาสที่ซ้อนกัน
ระดับ | StringSplit.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ StringSplit |
ค่าคงที่
สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
StringSplit แบบคงที่ | สร้าง (ขอบเขตขอบเขต ตัว ดำเนินการ < TString > อินพุต ตัว ถูกดำเนินการ < TString > sep ตัวเลือก... ตัวเลือก) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ StringSplit ใหม่ |
เอาท์พุต <TInt64> | ดัชนี () |
StringSplit.Options แบบคงที่ | maxsplit (แม็กซ์สปลิตแบบยาว) |
เอาท์พุต <TInt64> | รูปร่าง () |
เอาท์พุต < TString > | ค่า () |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
วิธีการสาธารณะ
การสร้าง StringSplit คงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ < TString > อินพุต, ตัวดำเนินการ < TString > sep, ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ StringSplit ใหม่
พารามิเตอร์
ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
---|---|
ป้อนข้อมูล | สตริง `1-D` `Tensor` ซึ่งเป็นสตริงที่จะแยก |
ก.ย | สตริง `0-D` `Tensor` ซึ่งเป็นอักขระตัวคั่น |
ตัวเลือก | มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ StringSplit
สาธารณะคง StringSplit.Options maxsplit (ยาว maxsplit)
พารามิเตอร์
แยกสูงสุด | อินท์' หาก `maxsplit > 0` จะเป็นขีดจำกัดของการแยกผลลัพธ์ |
---|