Проверьте, соответствует ли ввод шаблону регулярного выражения.
Входные данные представляют собой строковый тензор любой формы. Шаблон представляет собой скалярный строковый тензор, который применяется к каждому элементу входного тензора. Логические значения (True или False) выходного тензора указывают, соответствуют ли входные данные предоставленному шаблону регулярного выражения.
Шаблон соответствует синтаксису re2 (https://github.com/google/re2/wiki/Syntax).
Примеры:
>>> tf.strings.regex_full_match(["TF lib", "lib TF"], ".*lib$")
Константы
| Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
| Вывод <TBool> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| статический RegexFullMatch | |
| Вывод <TBool> | выход () Логический тензор той же формы, что и входной. |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Публичные методы
публичный вывод <TBool> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static RegexFullMatch create (область области действия , ввод операнда < TString >, шаблон операнда < TString >)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию RegexFullMatch.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| вход | Строковый тензор текста, подлежащего обработке. |
| шаблон | Тензор скалярной строки, содержащий регулярное выражение, соответствующее входным данным. |
Возврат
- новый экземпляр RegexFullMatch