tf.reduce_join函数:添加字符串张量

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2017-12-08
tf.reduce_join 函数
reduce_join(
    inputs,
    axis=None,
    keep_dims=False,
    separator='',
    name=None,
    reduction_indices=None
)

定义在:tensorflow/python/ops/string_ops.py.

参阅指南:字符串操作>连接

在给定的维度上加入一个字符串张量.

在具有给定形状的 [d_0,d_1,……,d_n-1] 字符串张量中计算跨维度的字符串连接.返回一个新的Tensor,它由输入字符串与给定的分隔符(默认:空字符串)连接创建的.负的指标从末端向后数,-1相当于n - 1.

例如:

# tensor `a` is [["a", "b"], ["c", "d"]]
tf.reduce_join(a, 0) ==> ["ac", "bd"]
tf.reduce_join(a, 1) ==> ["ab", "cd"]
tf.reduce_join(a, -2) = tf.reduce_join(a, 0) ==> ["ac", "bd"]
tf.reduce_join(a, -1) = tf.reduce_join(a, 1) ==> ["ab", "cd"]
tf.reduce_join(a, 0, keep_dims=True) ==> [["ac", "bd"]]
tf.reduce_join(a, 1, keep_dims=True) ==> [["ab"], ["cd"]]
tf.reduce_join(a, 0, separator=".") ==> ["a.c", "b.d"]
tf.reduce_join(a, [0, 1]) ==> ["acbd"]
tf.reduce_join(a, [1, 0]) ==> ["abcd"]
tf.reduce_join(a, []) ==> ["abcd"]

参数:

  • inputs:string类型的Tensor.要加入的输入.所有减少的指数必须为非零的大小.
  • axis:int32类型的Tensor.要减少的维度.维度按指定的顺序缩小.省略axis相当于通过[n-1, n-2, ..., 0].支持从- n到- 1的负指数.
  • keep_dims:可选的bool.默认为False.如果为True,则保留维度减小的长度1.
  • separator:可选的string.默认为"".加入时要使用的分隔符.
  • name:操作的名称(可选).

返回:

返回string类型的Tensor.形状与输入的形状相同,减小的维度被移除或设置为1,取决于keep_dims.

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