সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: স্ট্রিং স্প্লিট
#include <string_ops.h> delimiter উপর ভিত্তি করে input উপাদানগুলিকে SparseTensor বিভক্ত করুন।
সারাংশ
ধরুন N হল উৎসের আকার (সাধারণত N হবে ব্যাচের আকার)। delimiter উপর ভিত্তি করে input প্রতিটি উপাদানকে বিভক্ত করুন এবং বিভক্ত টোকেন সমন্বিত একটি SparseTensor ফেরত দিন। খালি টোকেন উপেক্ষা করা হয়.
delimiter খালি হতে পারে, অথবা বিভক্ত অক্ষরের একটি স্ট্রিং। যদি delimiter একটি খালি স্ট্রিং হয়, input প্রতিটি উপাদান পৃথক একক-বাইট অক্ষর স্ট্রিংগুলিতে বিভক্ত হয়, যার মধ্যে UTF-8 মাল্টিবাইট সিকোয়েন্সের বিভাজন সহ। অন্যথায় delimiter প্রতিটি অক্ষর একটি সম্ভাব্য বিভাজন বিন্দু।
উদাহরণস্বরূপ: N = 2, ইনপুট[0] হল 'হ্যালো ওয়ার্ল্ড' এবং ইনপুট[1] হল 'ab c', তাহলে আউটপুট হবে
সূচক = [0, 0; 0, 1; 1, 0; 1, 1; 1, 2] আকৃতি = [2, 3] মান = ['হ্যালো', 'ওয়ার্ল্ড', 'এ', 'বি', 'সি']
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- ইনপুট: 1-ডি। বিভক্ত স্ট্রিং.
- ডিলিমিটার: 0-D। অক্ষর (বাইট) বা খালি স্ট্রিং ডিলিমিটার করুন।
ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):
- skip_empty: একটি
bool . True হলে, ফলাফল থেকে খালি স্ট্রিংগুলি এড়িয়ে যান।
রিটার্ন:
-
Output সূচক: int64 এর একটি ঘন ম্যাট্রিক্স স্পার্স টেনসরের সূচকগুলিকে উপস্থাপন করে। -
Output মান: বিভক্ত মানের সাথে সম্পর্কিত স্ট্রিংগুলির একটি ভেক্টর। -
Output আকৃতি: int64-এর একটি দৈর্ঘ্য-2 ভেক্টর স্পার্স টেনসরের আকৃতির প্রতিনিধিত্ব করে, যেখানে প্রথম মানটি হল N এবং দ্বিতীয় মান হল একটি একক ইনপুট এন্ট্রিতে সর্বাধিক সংখ্যক টোকেন।
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন
খালি এড়িয়ে যান
Attrs SkipEmpty(
bool x
)
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::StringSplit Class Reference\n\ntensorflow::ops::StringSplit\n============================\n\n`#include \u003cstring_ops.h\u003e`\n\nSplit elements of `input` based on `delimiter` into a `SparseTensor`.\n\nSummary\n-------\n\nLet N be the size of source (typically N will be the batch size). Split each element of `input` based on `delimiter` and return a `SparseTensor` containing the splitted tokens. [Empty](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/empty#classtensorflow_1_1ops_1_1_empty) tokens are ignored.\n\n`delimiter` can be empty, or a string of split characters. If `delimiter` is an empty string, each element of `input` is split into individual single-byte character strings, including splitting of UTF-8 multibyte sequences. Otherwise every character of `delimiter` is a potential split point.\n\nFor example: N = 2, input\\[0\\] is 'hello world' and input\\[1\\] is 'a b c', then the output will be\n\nindices = \\[0, 0; 0, 1; 1, 0; 1, 1; 1, 2\\] shape = \\[2, 3\\] values = \\['hello', 'world', 'a', 'b', 'c'\\]\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: 1-D. Strings to split.\n- delimiter: 0-D. Delimiter characters (bytes), or empty string.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/string-split/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1_1_attrs)):\n\n- skip_empty: A `bool`. If `True`, skip the empty strings from the result.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) indices: A dense matrix of int64 representing the indices of the sparse tensor.\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) values: A vector of strings corresponding to the splited values.\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) shape: a length-2 vector of int64 representing the shape of the sparse tensor, where the first value is N and the second value is the maximum number of tokens in a single input entry.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [StringSplit](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1ab3e43561fc94bb0cf1dc324ae780b058)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` delimiter)` ||\n| [StringSplit](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1aa084e3f7532182e407e239142972f206)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` delimiter, const `[StringSplit::Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/string-split/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1ad78d9029594ea73a2d6f82864344d45d) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1a9f13bcd1e34600b3a8b14445d59142a2) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1a008b2049c8b2b2c39f057bd4162dc3c2) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1ae71dfe97b78a0999e771725948f9ab04) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public static functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [SkipEmpty](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1af6097b372cd021e78a46d3f6076c6745)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/string-split/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_string_split_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::StringSplit::Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/string-split/attrs) | Optional attribute setters for [StringSplit](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/string-split#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_split). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### indices\n\n```text\n::tensorflow::Output indices\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### shape\n\n```text\n::tensorflow::Output shape\n``` \n\n### values\n\n```text\n::tensorflow::Output values\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### StringSplit\n\n```gdscript\n StringSplit(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input delimiter\n)\n``` \n\n### StringSplit\n\n```gdscript\n StringSplit(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input delimiter,\n const StringSplit::Attrs & attrs\n)\n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### SkipEmpty\n\n```text\nAttrs SkipEmpty(\n bool x\n)\n```"]]
