टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: स्ट्रिंगस्प्लिटV2

sep के आधार पर source के तत्वों को SparseTensor में विभाजित करें।

सारांश

मान लीजिए N स्रोत का आकार है (आमतौर पर N बैच आकार होगा)। sep के आधार पर source के प्रत्येक तत्व को विभाजित करें और विभाजित टोकन युक्त एक SparseTensor लौटाएं। खाली टोकन को नजरअंदाज कर दिया जाता है.

उदाहरण के लिए, एन = 2, स्रोत [0] 'हैलो वर्ल्ड' है और स्रोत [1] 'एबी सी' है, तो आउटपुट होगा

st.indices = [0, 0;
              0, 1;
              1, 0;
              1, 1;
              1, 2]
st.shape = [2, 3]
st.values = ['hello', 'world', 'a', 'b', 'c']

यदि sep दिया गया है, तो लगातार परिसीमनकों को एक साथ समूहीकृत नहीं किया जाता है और उन्हें खाली स्ट्रिंग्स का परिसीमन माना जाता है। उदाहरण के लिए, "1\<\>2\<\>\<\>3" का स्रोत और "\<\>" का sep ["1", "2", "", "3"] लौटाता है। यदि sep कोई नहीं है या एक खाली स्ट्रिंग है, तो लगातार रिक्त स्थान को एकल विभाजक के रूप में माना जाता है, और यदि स्ट्रिंग में अग्रणी या अनुगामी रिक्त स्थान है, तो परिणाम में स्टार्टर अंत में कोई खाली स्ट्रिंग नहीं होगी।

ध्यान दें कि उपर्युक्त व्यवहार पायथन के str.split से मेल खाता है।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• इनपुट: 1-D स्ट्रिंग Tensor , विभाजित होने वाली स्ट्रिंग।
• सितंबर: 0-D स्ट्रिंग Tensor , सीमांकक वर्ण।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• मैक्सस्प्लिट: एक int । यदि maxsplit > 0 , तो परिणाम के विभाजन की सीमा।

रिटर्न:

• Output सूचकांक
• Output मान
• Output आकार

सार्वजनिक गुण

::tensorflow::Output indices

Operation operation

::tensorflow::Output shape

::tensorflow::Output values

 StringSplitV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input sep
)

 StringSplitV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input sep,
  const StringSplitV2::Attrs & attrs
)

Attrs Maxsplit(
  int64 x
)