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当我读取文件时，tf.read_file我得到了 type 的东西tf.string。文档只说它是“可变长度字节数组。张量的每个元素都是一个字节数组。” （https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/resources/dims_types.html）。我不知道如何解释这一点。

我对这种类型无能为力。在通常的 python 中，您可以通过索引获取元素my_string[:4]，但是当我运行以下代码时，我得到一个错误。

import tensorflow as tf
import numpy as np

x = tf.constant("This is string")
y = x[:4]


init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
result = sess.run(y)
print result

它说

  文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_shape.py”，第 621 行，在 assert_has_rank
    raise ValueError("形状 %s 必须有等级 %d" % (self, rank))
ValueError：形状（）必须具有等级 1

我也无法将我的字符串转换为tf.float32张量。它是.flo文件，它有神奇的标题“PIEH”。此 numpy 代码成功地将此类标头转换为数字（请参见此处的示例https://stackoverflow.com/a/28016469/4744283），但我无法使用 tensorflow 做到这一点。我试过tf.string_to_number(string, out_type=tf.float32)但它说

tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError：StringToNumberOp 无法正确转换字符串：PIEH

那么，什么是字符串？它的形状是什么？我怎样才能至少得到字符串的一部分？我想如果我能得到它的一部分，我可以跳过“PIEH”部分。

UPD：我忘了说tf.slice(string, [0], [4])同样的错误也不起作用。

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与 Python 不同，在 Python 中，出于切片等目的，字符串可以被视为字符列表，TensorFlow 的tf.strings 是不可分割的值。例如，x下面是一个Tensorwith 形状(2,)，其每个元素都是一个可变长度的字符串。

x = tf.constant(["This is a string", "This is another string"])

然而，为了实现你想要的，TensorFlow 提供了tf.decode_raw操作符。它以tf.string张量作为输入，但可以将字符串解码为任何其他原始数据类型。例如，要将字符串解释为字符张量，您可以执行以下操作：

x = tf.constant("This is string")
x = tf.decode_raw(x, tf.uint8)
y = x[:4]
sess = tf.InteractiveSession()
print(y.eval())
# prints [ 84 104 105 115]
于 2016-08-11T17:44:58.940 回答