如何使用Tensorflow和Python对具有相同长度的多个字符串进行编码?
可以使用“tf.Tensor”作为输入值对具有相同长度的多个字符串进行编码。当需要编码长度不同的多个字符串时,应该使用tf.RaggedTensor作为输入。如果张量包含填充/稀疏格式的多个字符串,则需要将其转换为tf.RaggedTensor。然后,应在其上调用unicode_encode方法。
让我们了解如何使用Python表示Unicode字符串,并使用Unicode等效项操作这些字符串。首先,我们根据脚本检测将Unicode字符串分成标记,使用标准字符串操作的Unicode等价项进行操作。
我们使用Google Colaboratory来运行以下代码。Google Colab或Colaboratory可在浏览器上运行Python代码,不需要任何配置,并且可以免费访问GPU(图形处理器)。 Colaboratory是构建在Jupyter笔记本上的。
代码来源: https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/unicode
阅读更多:Python 教程
输出
说明
- 当对具有相同长度的多个字符串进行编码时,可以使用tf.Tensor作为输入。
- 当对具有不同长度的多个字符串进行编码时,可以使用tf.RaggedTensor作为输入。
- 当张量中存在填充/稀疏格式的多个字符串时,需要将其转换为tf.RaggedTensor,然后对其调用unicode_encode。