tf.compat.v1.strings.substr

Возвращает подстроки из Tensor строк.

tf.compat.v1.strings.substr(
    input, pos, len, name=None, unit='BYTE'
)

Для каждой строки во входном Tensor, создаёт подстроку, начинающуюся с индекса pos с общей длиной len.

Если len определяет подстроку, которая выходит за пределы длины входной строки, или если len отрицательно, то используется как можно больше символов.

Отрицательное значение pos указывает на расстояние внутри строки назад от конца.

Если pos определяет индекс, который выходит за пределы диапазона для любой из входных строк, то выбрасывается InvalidArgumentError.

pos и len должны иметь одинаковую форму, в противном случае при создании операции выбрасывается ValueError.

Примечание: Substr поддерживает векторизацию до двух измерений. Подробнее о векторизации здесь

Примеры

Использование скалярных pos и len:

input = [b'Hello', b'World']
position = 1
length = 3

output = [b'ell', b'orl']

Использование pos и len с той же формой, что и input:

input = [[b'ten', b'eleven', b'twelve'],
         [b'thirteen', b'fourteen', b'fifteen'],
         [b'sixteen', b'seventeen', b'eighteen']]
position = [[1, 2, 3],
            [1, 2, 3],
            [1, 2, 3]]
length =   [[2, 3, 4],
            [4, 3, 2],
            [5, 5, 5]]

output = [[b'en', b'eve', b'lve'],
          [b'hirt', b'urt', b'te'],
          [b'ixtee', b'vente', b'hteen']]

Векторизация pos и len на input:

input = [[b'ten', b'eleven', b'twelve'],
         [b'thirteen', b'fourteen', b'fifteen'],
         [b'sixteen', b'seventeen', b'eighteen'],
         [b'nineteen', b'twenty', b'twentyone']]
position = [1, 2, 3]
length =   [1, 2, 3]

output = [[b'e', b'ev', b'lve'],
          [b'h', b'ur', b'tee'],
          [b'i', b've', b'hte'],
          [b'i', b'en', b'nty']]

Векторизация input на pos и len:

input = b'thirteen'
position = [1, 5, 7]
length =   [3, 2, 1]

output = [b'hir', b'ee', b'n']