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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: स्ट्रिंगएनग्राम्स
#include <string_ops.h> रैग्ड स्ट्रिंग डेटा से एनग्राम बनाता है।
सारांश
यह ऑप एक रैग्ड टेंसर को स्वीकार करता है जिसमें 1 रैग्ड आयाम होता है जिसमें केवल स्ट्रिंग्स होती हैं और एक रैग्ड टेंसर को 1 रैग्ड आयाम के साथ आउटपुट करता है जिसमें उस स्ट्रिंग के एनग्राम होते हैं, जो अंतरतम अक्ष के साथ जुड़े होते हैं।
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- डेटा: एनग्राम बनाने के लिए रैग्ड स्ट्रिंग टेंसर का मान टेंसर। एक 1D स्ट्रिंग टेंसर होना चाहिए.
- डेटा_स्प्लिट्स: एनग्राम बनाने के लिए रैग्ड स्ट्रिंग टेंसर का स्प्लिट टेंसर।
- विभाजक: टोकन के तत्वों के बीच जोड़ने वाली स्ट्रिंग। बिना विभाजक के लिए "" का प्रयोग करें।
- ngram_widths: बनाने के लिए ngrams का आकार।
- बाएँ_पैड: एनग्राम अनुक्रम के बाईं ओर पैड करने के लिए उपयोग की जाने वाली स्ट्रिंग। केवल तभी उपयोग किया जाता है जब पैड_विड्थ != 0.
- दाएँ_पैड: एनग्राम अनुक्रम के दाईं ओर पैड करने के लिए उपयोग की जाने वाली स्ट्रिंग। केवल तभी उपयोग किया जाता है जब पैड_विड्थ != 0.
- पैड_विड्थ: प्रत्येक अनुक्रम के प्रत्येक पक्ष में जोड़े जाने वाले पैडिंग तत्वों की संख्या। ध्यान दें कि इस मान की परवाह किए बिना पैडिंग कभी भी 'ngram_widths'-1 से अधिक नहीं होगी। यदि
pad_width=-1 , तो max(ngram_widths)-1 तत्व जोड़ें।
रिटर्न:
-
Output एनग्राम: आउटपुट एनग्राम का मान टेंसर रैग्ड टेंसर। -
Output एनग्राम्स_स्प्लिट्स: आउटपुट एनग्राम्स का स्प्लिट्स टेंसर रैग्ड टेंसर।
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
स्ट्रिंगएनग्राम्स
StringNGrams(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input data,
::tensorflow::Input data_splits,
StringPiece separator,
const gtl::ArraySlice< int > & ngram_widths,
StringPiece left_pad,
StringPiece right_pad,
int64 pad_width,
bool preserve_short_sequences
)
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-27 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-27 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],null,["# tensorflow::ops::StringNGrams Class Reference\n\ntensorflow::ops::StringNGrams\n=============================\n\n`#include \u003cstring_ops.h\u003e`\n\nCreates ngrams from ragged string data.\n\nSummary\n-------\n\nThis op accepts a ragged tensor with 1 ragged dimension containing only strings and outputs a ragged tensor with 1 ragged dimension containing ngrams of that string, joined along the innermost axis.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- data: The values tensor of the ragged string tensor to make ngrams out of. Must be a 1D string tensor.\n- data_splits: The splits tensor of the ragged string tensor to make ngrams out of.\n- separator: The string to append between elements of the token. Use \"\" for no separator.\n- ngram_widths: The sizes of the ngrams to create.\n- left_pad: The string to use to pad the left side of the ngram sequence. Only used if pad_width != 0.\n- right_pad: The string to use to pad the right side of the ngram sequence. Only used if pad_width != 0.\n- pad_width: The number of padding elements to add to each side of each sequence. Note that padding will never be greater than 'ngram_widths'-1 regardless of this value. If `pad_width=-1`, then add `max(ngram_widths)-1` elements.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) ngrams: The values tensor of the output ngrams ragged tensor.\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) ngrams_splits: The splits tensor of the output ngrams ragged tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [StringNGrams](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_n_grams_1a52a1f08705af6ba58d3607b809b3f835)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` data, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` data_splits, StringPiece separator, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & ngram_widths, StringPiece left_pad, StringPiece right_pad, int64 pad_width, bool preserve_short_sequences)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [ngrams](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_n_grams_1a447bd501492adc42e453473dd818baf0) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [ngrams_splits](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_n_grams_1af326c6b4d4d0f53e7b7360546c807526) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_n_grams_1a96bbeebe04843441f8b36c587ed4f1c9) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### ngrams\n\n```text\n::tensorflow::Output ngrams\n``` \n\n### ngrams_splits\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output ngrams_splits\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### StringNGrams\n\n```gdscript\n StringNGrams(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input data,\n ::tensorflow::Input data_splits,\n StringPiece separator,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & ngram_widths,\n StringPiece left_pad,\n StringPiece right_pad,\n int64 pad_width,\n bool preserve_short_sequences\n)\n```"]]
