W tym artykule zbadamy różne sposoby kodowania i dekodowania ciągu za pomocą TF.enkodestring () i TF.dekodestring ().
Tensorflow.JS - TF.Util.funkcja enkodestring ()
tf.enkodestring () służy do kodowania wszystkich znaków obecnych w ciągu do bajtów za pomocą formatu kodowania. Domyślnie koduje za pomocą formatu kodowania UTF-8.
UTF- 8 podąża za tabelą ASCII, więc koduje każdą postać do swoich wartości ASCII.
Składnia
tf.Util.enkodestring (rzeczywiste_string, endoding_format)Wymaga dwóch parametrów.
Parametry
Przykład 1
Zakodujemy ciąg: „Linux wskazówka” za pomocą techniki kodowania UTF-8.
Wyjście
Ciąg jest kodowany za pomocą formatu UTF-8.
Przykład 2
Zakodujemy ciąg: „Linux Hold Hold Java i inne samouczki” z techniką kodowania UTF-8.
Wyjście
Ciąg jest kodowany za pomocą formatu UTF-8.
Tensorflow.JS - TF.Util.funkcja dekodestring ()
TF.Dekodestring () służy do dekodowania bajtu na znak za pomocą dekodowania w formacie ASCII.
Składnia
tf.Util.Dekodestring (rzeczywiste_byte, „ASCII”)Wymaga dwóch parametrów.
Parametry
Musimy utworzyć bufor tablicy do przechowywania bajtów.
Przykład 1
Dekodujemy bajt - 65 z TF.Util.funkcja dekodestring ().
Wyjście
Znak 65 bajtów to a.
Przykład 2
Dekodujemy bajty, 67 i 68, z TF.Util.funkcja dekodestring ().
Wyjście
Znak 67 bajtów to C, a 68 jest przekonwertowane na D.
Wniosek
W tym artykule widzieliśmy, jak kodować i dekodować ciąg za pomocą TF.Util.enkodestring () i TF.Util.Decodestring () funkcje w TensorFlow.JS.
TF.UITL.Encodestring () przyjmuje technikę kodowania UTF-8, która przekształca się w bajty na wartości ASCII i TF.UITL.Decodestring () przyjmuje technikę dekodowania ASCII, która przekształca się w ciągu/znaku na wartości ASCII. Upewnij się, że używasz bufora tablicy do przechowywania bajtów do dekodowania.