python之Tensorflow 批处理 : keep result as strings

这个简单的程序

import tensorflow as tf 
 
input = 'string' 
batch = tf.train.batch([tf.constant(input)], batch_size=1) 
with tf.Session() as sess: 
    tf.train.start_queue_runners() 
    output, = sess.run(batch) 
 
    print(1, input, output) 
    print(2, str(output, 'utf-8')) 
    print(3, input.split('i')) 
    print(4, str(output, 'utf-8').split('i')) 
    print(5, output.split('i')) 

打印

1 string b'string'
2 string
3 ['str', 'ng']
4 ['str', 'ng']
ERROR:tensorflow:Exception in QueueRunner: Session has been closed.
      print(5, output.split('i'))
TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'

如果输入是，为什么结果不是字符串列表？

好的，@jdehesa explained 为什么，但不是如何“修复”它。我可以将 bytes.decode() 应用于 session 的结果:

output, = map(bytes.decode, sess.run(batch)) 

并且存在 tf.map_fn() 应该对张量执行相同的操作。唯一的问题是如何在我的场景中使用它？

PS:其实报错信息也很费解。问题是我们提供了一个字节对象，而不是一个字符串。但是 TypeError 表明恰恰相反。

PPS:感谢@jdehesa 解释了错误消息:这是关于 split() 的参数，而不是对象。 output.split(b'i') 运行良好!

请您参考如下方法:

问题是 output 是一个 bytes 对象，因为 TensorFlow tf.string 张量确实是由 bytes。但是随后您尝试将 split 与 str 分隔符一起使用，这就是它提示的原因。尝试:

output.split(b'i') 

或:

output.decode().split('i')