在TensorFlow中，如何使用不同的字段分隔符来解码2个嵌套的CSV以列出对象？

Question

例如，对于线1,2-3,4-0，现在我用

line = tf.decode_csv(line, record_defaults=[['1'], ['1'], [1]], field_delim='-') 

生产[string, string, int]，但我想[list(int), list(int), int]在这一步而不是阅读CSV后后处理它。

我该怎么办？

Answer 1

这段代码有效。它只是再次解码你的行的第一个2个值（但它假定你的所有行都有相同的格式：长度为2和整数的2个列表）。

line = tf.Variable('1,2-3,4-0') 
line = tf.decode_csv(line, record_defaults=[['1'], ['1'], [1]], field_delim='-') 

# Let us decode the first and the second values of the line 
x = tf.decode_csv(line[0], record_defaults=[[1], [1]], field_delim=',') 
y = tf.decode_csv(line[1], record_defaults=[[1], [1]], field_delim=',') 

# Let us run the previous ops 
with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
    print(sess.run(x))  # print [1, 2] 
    print(sess.run(y))  # print [3, 4] 
    print(sess.run(line[2])) # print 0 

编辑：根据评论，

你可以尝试tf.string_split：

def decode(line): 
    line = tf.decode_csv(line, record_defaults=[['1'], ['1'], [1]], field_delim='-') 

    x = tf.string_split(line[:1], ",").values 
    y = tf.string_split(line[1:2], ",").values 

    x = tf.string_to_number(x, tf.int32) 
    y = tf.string_to_number(y, tf.int32) 

    return x, y, line[2] 

line = tf.Variable('12-3,4-0') 
x, y, z = decode(line) 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
    print(sess.run(x)) # print [12] 
    print(sess.run(y)) # print [3 4] 
    print(sess.run(z)) # print 0 

EDIT2：简体decode FUNC。