在Tensorflow 2中的tf.Tensor中使用正则表达式提取字符串？

如何解决在Tensorflow 2中的tf.Tensor中使用正则表达式提取字符串？

我正在使用TF2中的签名保存我的tf.keras模型，以便通过TFServing提供它。在签名函数中，我想提取带有正则表达式的某些实体。

我的输入是数据类型为tf.string的张量。我不能在其中使用numpy（），导致“ Tensor对象没有属性numpy”。 tf.py_function（）在TFServing中也不可用。

所以我只剩下张量流操作。如何提取带有模式的子字符串？

@tf.function
def serve_fn(input):
    # Returns Today's date is  . Tomorrow is another day. But I need 11/2020
    output = tf.strings.regex_replace("Today's date is 11/2020. Tomorrow is another day.",pattern=r'[\d]{2}/[\d]{4}',rewrite=" ")
    
    # model inference ...

    return {'output': output}

这将返回一个张量，其内容为“今天的日期。明天是另一天。”

仅返回日期的模式看起来如何？如果我没记错的话，tf.strings.regex_replace使用re2，它不支持先行。可能还有其他解决方案吗？

预先感谢

解决方法

您可以使用

 tf.strings.regex_replace("Today's date is 11/2020. Tomorrow is another day.",pattern=r'.*?(\d{2}/\d{4}).*',rewrite=r'\1')

请参见RE2 regex demo。详细信息：

• .*?(\d{2}/\d{4}).*匹配除换行符以外的0个或更多字符，并尽可能少地匹配(\d{2}/\d{4}) 捕获到组1中的任意两位数字/和那么任何四位数，然后将行的其余部分与.*相匹配（尽可能多地匹配）
• \1是对组1值的引用。请参阅regex_replace reference：regex_rewrite“ 支持反斜杠转义数字（\1至\9）可以插入与相应括号组匹配的文本。”。