如何使用tensorflow做张量排序和字符串拼接？

欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tsaiedu，并注明消息来源，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

作者简介：石晓文，中国人民大学信息学院在读研究生，美团外卖算法实习生
简书ID：石晓文的学习日记(https://www.jianshu.com/u/c5df9e229a67)
天善社区：https://www.hellobi.com/u/58654/articles
腾讯云：https://cloud.tencent.com/developer/user/1622140
个人公众号：小小挖掘机（ID:wAIsjwj）
配套学习视频教程： 手把手教你用Python 实践深度学习

本文，将总结一下最近使用tensorflow中遇到的两个小需求：张量排序和字符串拼接，咱们一起来学习一下，嘻嘻！

1、张量排序

tensorflow是没有类似于python中sorted或者np.sort方法的，如果在流中使用这两个方法，是会报错的！那么我们如果想要在graph中实现对张量的排序，该如何做呢！我觉得可以使用top_k函数！

tf.nn.top_k

函数如下：

tf.nn.top_k(input, k, name=None)

这个函数的作用是返回 input 中每行最大的 k 个数(如果想要实现排序，k设置成数组长度即可)，并且返回它们所在位置的索引。因此，返回的是一个tuple，我们用下标索引0取出排序后的结果。

看下面的例子：

choose = tf.placeholder(tf.int64,[None,5])
sortresult = tf.nn.top_k(choose,5,sorted=True)
sortresultarr =  tf.nn.top_k(choose,5,sorted=True)[0]


with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    feed_dict = {
        choose:[[5,4,3,0,1],[2,3,0,4,2],[2,3,5,4,2]]
    }
    print(sess.run(sortresult,feed_dict=feed_dict))
    print(sess.run(sortresultarr,feed_dict = feed_dict))

返回的结果如下：

TopKV2(values=array([[5, 4, 3, 1, 0],
       [4, 3, 2, 2, 0],
       [5, 4, 3, 2, 2]]), indices=array([[0, 1, 2, 4, 3],
       [3, 1, 0, 4, 2],
       [2, 3, 1, 0, 4]], dtype=int32))
[[5 4 3 1 0]
 [4 3 2 2 0]
 [5 4 3 2 2]]

2、字符串拼接

实现字符串拼接，如果给出的是数字型的tensor，我们首先要将数字转换成字符串，这里使用tf.as_string方法。

sortresultarr =  tf.as_string(tf.nn.top_k(choose,5,sorted=True)[0])

输出如下：

[[b'5' b'4' b'3' b'1' b'0']
 [b'4' b'3' b'2' b'2' b'0']
 [b'5' b'4' b'3' b'2' b'2']]

也许你可能会使用tf.cast方法，不好意思，我们在将int64位转换成string时，报错了:

sortresultarr =  tf.cast(tf.nn.top_k(choose,5,sorted=True)[0],tf.string)
error:Cast int64 to string is not supported

转换成字符串之后，字符串拼接我们可以查到两种方法：tf.reduce_join和tf.string_join。我们分别来试验下这两种方法。

tf.string_join

tf.string_join(
    inputs,
    separator='',
    name=None
)

该方法将给定的字符串张量列表中的字符串连接成一个张量。如果我们直接把刚才的结果放入到函数中，报错了：

sortresultstr = tf.string_join(sortresultarr,separator=",")

#ERROR
TypeError: Expected list for 'inputs' argument to 'string_join' Op, not .

因为函数要求输入的是一个list，而非一个张量，那好，我们就放入一个list，比如我们将结果的前两行放入：

sortresultstr = tf.string_join([sortresultarr[0],sortresultarr[1]],separator=",")

这次没有报错，而是返回了一个有趣的结果：

[b'5,4' b'4,3' b'3,2' b'1,2' b'0,0']

可以看到，它将我们传入的list中，按位进行了拼接，是不是很有趣！不过这并不是我们想要的答案，如果想要按行进行拼接，应该使用reduce_join函数。

tf.reduce_join

reduce_join(
    inputs,
    axis=None,
    keep_dims=False,
    separator='',
    name=None,
    reduction_indices=None
)

解释一下几个重要的参数：

inputs：

string类型的Tensor。
要加入的输入。所有减少的指数必须为非零的大小。

axis：

拼接的维度。

keep_dims：

可选的bool。默认为False。如果为True，则保留维度减小的长度1。

separator：

可选的string。默认为""。加入时要使用的分隔符。

看下面的例子：
sortresultstr = tf.reduce_join(sortresultarr,axis=1,keep_dims=True,separator=",")
结果如下：

[[b'5,4,3,1,0']
 [b'4,3,2,2,0']
 [b'5,4,3,2,2']]

参考文献

1、https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-zku82hj1.html
2、https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-ukns2mo5.html
3、https://blog.csdn.net/wuguangbin1230/article/details/72820627