tf.strings.split

最新推荐文章于 2022-04-23 08:00:22 发布
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#split #tf.strings

本文介绍如何使用TensorFlow中的tf.strings.split方法将字符串按指定分隔符进行拆分。通过示例展示输入为list格式时，如何得到SparseTensorValue对象，并解析其结构，最后获取所需的拆分结果。

tf.strings.split

lines = tf.strings.split(line, '\n')

输入是list格式

输出是一个SparseTensorValue对象

SparseTensorValue(indices,

values=array( ,dtype), 

dense_shape)

拿结果

lines.values

 

TensorFlow. 字符串拆分 tf.string_split()
weixin_37804469的博客
12-16 1944
函数原型： tf.string_split(source, delimiter=’ ', skip_empty=True) 参数： source：一维tensor 对象，其数据类型为tf_string，作为需要被分割的字符串。这里要注意的是： 输入的字符串必须以列表的格式传入，比如[‘I am Chinese’], 不用方括号[]括起来话，会报错。 delimiter=’ '： 分割符,默认为空字符串 skip_empty=True：bool 型，表示是否跳过空的字符串 输出包括3个值：
自定义数据集
2401_82787858的博客
05-30 568
模型和参数设置获取训练数据获取测试数据数据增强及运行模型。
TensorFlow数据结构操作之：tf.string_split函数
xinjieyuan的博客
05-30 1万+
顾名思义，这是对tersor(张量)格式的string(字符串)进行操作的函数,并且返回的是稀疏张量--稀疏张量就是稀疏矩阵！只不过是Tensor的格式 ''' 稀疏矩阵与稠密矩阵： 我们知道自然语言处理中有One-hot和词向量两个表示方法 这个One-hot就是稀疏矩阵的一种，词向量就是稠密矩阵的一种 注意！！我们下面说的稀疏矩阵和这个one-hot一点关系都没有 上面one-hot和词...
tf.string_split使用
未来战警
09-17 4847
tensorflowstring_split使用，不懂的方法覺得還是 看 源碼 來的 快 先看源碼 位置： 源碼如下： @tf_export("string_split") def string_split(source, delimiter=" ", skip_empty=True): # pylint: disable=invalid-name """Split element...
NER 中word数量和tag数量不一致解决方案以及tf.string_split用法
Eric_LH的博客专栏
09-11 982
句子中有中文空格 而tf.string_split(source, delimiter=’ ‘)默认是英文空格 导致NER 中word数量和tag数量不一致。 tf.string_split(source, delimiter=' ') source是一维数组，用于将一组字符串按照delimiter拆分为多个元素，返回值为一个SparseTensor。 假如有两个字符串，source...
tf.strings
12-30
split_result = tf.strings.split(joined_str, sep=' ') for item in split_result.to_list(): print(item) ``` - **ASCII 编码/解码** 对于 ASCII 编码的操作，则有专门设计好的 API 如 `tf.io.decode_raw()`, 这...
var dataset = tf.data.TextLineDataset(new[] { "data.csv" }) .Skip(1) .Shuffle(1000) .Map(line => { var splits = tf.strings.split(line, ","); var features = tf.strings.to_number(splits[1..-1], TF_DataType.TF_FLOAT); var label = tf.strings.to_number(splits[-1], TF_DataType.TF_INT32); return (features, label); }) .Batch(64) .Cache() .Repeat(); var model = keras.Sequential(new[] { keras.layers.InputLayer(input_shape: 8), keras.layers.Dense(128, activation: "relu"), keras.layers.Dense(1, activation: "sigmoid") }); model.compile(optimizer: "adam", loss: keras.losses.BinaryCrossentropy(), metrics: new[] { "accuracy" }); model.fit(dataset, epochs: 10); 逐行代码详细解读
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07-20
var dataset = tf.data.TextLineDataset(filenames); ``` `TextLineDataset` 接口提供了一种方法从数据文件中读取文本行，每一行数据都会被封装为一个 `string` 类型的张量[^3]。这种方式适用于逐行读取文本数据，...
import os import matplotlib.pylab as plt import tensorflow as tf import pathlib # 在URL上下载数据集 flowers_root = tf.keras.utils.get_file( 'flower_photos', 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz', untar=True) # untar=True表示自动解压下载的压缩包 flowers_root = pathlib.Path(flowers_root) print("看一下flowers_root的路径：", flowers_root) # 获取每个类下的文件数据 list_ds = tf.data.Dataset.list_files(str(flowers_root / '*/*')) def parse_image(filename): parts = tf.strings.split(filename, os.sep) # 分割数据，使用 tf.strings.split 函数将文件路径 filename 按照操作系统的路径分隔符 os.sep 进行分割 label = parts[-2] image = tf.io.read_file(filename) # 读取并输出输入文件名的全部内容 image = tf.image.decode_jpeg(image) # 编码解码处理 image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32) # 转换为float类型 image = tf.image.resize(image, [128, 128]) # 尺寸调整为128*128 return image, label file_path = next(iter(list_ds)) # 找到文件路径 image, label = parse_image(file_path) print('image的内容', image) print('***********************************************') print('label的内容', label) # 自定义函数绘制图像图形 plt.figure() plt.imshow(image) plt.title(label.numpy().decode('utf-8')) plt.axis('off') plt.show() images_ds = list_ds.map(parse_image) for image, label in images_ds.take(1): plt.figure() plt.imshow(image) plt.title(label.numpy().decode('utf-8')) plt.axis('off') plt.show() 检查错误
03-20
另外，在数据管道中加入异常处理，比如使用tf.data.experimental.ignore_errors或者map函数中加try-except，跳过损坏文件。 第五步，检查预处理流程。可能在解析后的图像处理步骤中，比如resize或标准化时，传入了...
一个用于处理分隔","的函数tf_split_str
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04-27 1584
--1. 建立测试数据--1.1 create table TypeAdvCREATE TABLE TypeAdv (    id int,    TypeName varchar(200))--1.2 insert datainsert into TypeAdv(id,TypeName) values(1,电脑网络)insert into TypeAdv(id,TypeName) value
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require "PP"PP::pp "c:/temp/file".split(/) # ["c:", "temp", "file"]PP::pp "c:/temp".split(/) # ["c:", "temp"]PP::pp temp.split(/) # ["temp"]PP::pp /temp.split(/) # ["", "temp"]
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