python - tensorflow 中的字符串连接

Question

我有一个 tf.string 张量，chars，形状为 chars[Batch][None]，其中 None code> 表示动态形状张量(来自可变长度序列的输出)。

如果这个张量的形状已知(例如chars[Batch][Time])，那么我可以实现沿最后一个维度的字符串串联:

chars = tf.split(chars,chars.shape[-1],axis=-1)
words = tf.squeeze(tf.strings.join(chars))

但是，由于形状在运行时之前是未知的，因此我无法使用 split。

是否有另一种方法可以为动态形状的字符串张量实现此目的？

换句话说，我想要字符串类比

words = tf.reduce_sum(chars,axis=-1)

沿着动态形状的维度。

Answer 1

更新 23/07/2022:现在您可以使用 tf.strings.reduce_join将所有字符串连接成单个字符串，或沿轴连接

words = tf.strings.reduce_join(chars, axis=-1)

<小时/>

这可以通过以下方式完成:

words = tf.reduce_join(chars,axis=-1)