Question

我处理了大量dtype="str"数据。我一直在尝试像https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/train.html#SummaryWriter中那样构建一个简单的图形。

对于一个简单的操作，我想使用placeholder将字符串连接在一起，如（How to feed a placeholder?）

有谁知道如何将字符串张量合并在一起？

import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

with tf.name_scope("StringSequence") as scope:
    left = tf.constant("aaa",name="LEFT")
    middle = tf.placeholder(dtype=tf.string, name="MIDDLE")
    right = tf.constant("ccc",name="RIGHT")
    complete = tf.add_n([left,middle,right],name="COMPLETE") #fails here
sess.run(complete,feed_dict={middle:"BBB"})
#writer = tf.train.SummaryWriter("/users/mu/test_out/", sess.graph_def)

Answer 1

感谢您的问题，我们优先在TensorFlow中添加对字符串连接的支持，并将其添加到this commit中。字符串连接使用现有的tf.add()运算符实现，以匹配NumPy's add operator的行为（包括广播）。

要实现您的示例，您可以写：

complete = left + middle + right

...或者等效地，但是如果你想命名结果张量：

complete = tf.add(tf.add(left, middle), right, name="COMPLETE")

我们尚未在tf.add_n()（或tf.reduce_sum()之类的相关操作）中添加对字符串的支持，但如果有用例，则会考虑这一点。

注意：要立即使用此功能，您需要build TensorFlow from source。新的操作系统将在下一版TensorFlow（0.7.0）中提供。

Answer 2

我相信你正在寻找sparse_concat op： https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/sparse_ops.html#sparse_concat

add_n将一起添加数值。

Answer 3

我知道这不是一个直接的答案，并且不希望这些隐藏在评论中。

如果您想要合并现有库未涵盖的操作，则可以创建custom Op。要合并您的自定义操作，您需要：

在C ++文件中注册新的Op。 Op注册与实现无关，并描述了如何调用Op的语义。例如，它定义Op名称，并指定其输入和输出。
在C ++中实现Op。此实现称为内核＆＃34;，可以有多个内核用于不同的体系结构（例如CPU，GPU）或输入/输出类型。
创建一个Python包装器。这个包装器是用于创建Op的公共API。从Op注册生成默认包装器，可以直接使用或添加到。
可选地，编写一个函数来计算Op的渐变。
或者，编写一个描述Op的输入和输出形状的函数。这允许形状推断与您的Op一起使用。
通常在Python中测试Op。如果定义渐变，则可以使用Python GradientChecker验证它们。

您提出的问题是否非常相关，并且可能会成为将来使用字符串类型与TensorFlow的较高Google搜索结果之一;因此，这种解决方案的途径需要提供，以便其他人意识到存在。

Answer 4

目前还没有办法做到这一点，AFAIK。

我认为这是一个令人失望的答案，我已提交issue #701 on GitHub来跟踪此请求。

在TensorFlow中合并字符串张量

4 个答案: