TensorFlow 現(xiàn)在可以支持 Unicode，這是一種標準編碼系統(tǒng)，可以表示幾乎所有語言的字符。處理自然語言時，了解字符的編碼方式非常重要。在像英語這樣的小字符集的語言中，每個字符都可以使用 ASCII 進行表示。但是這種方法對于其他語言來說并不實用，例如中文，這些語言有數(shù)千個字符。即使處理英文文本，Emojis 等特殊字符也不能用 ASCII 表示。

定義字符及其編碼的最常用標準是 Unicode，它幾乎支持所有語言。對于 Unicode，每個字符使用唯一的整數(shù) code point 表示，其值介于 0 和 0x10FFFF 之間。當按順序放置 code point 時，將形成 Unicode 字符串。

Unicode tutorial colab展示了如何在 TensorFlow 中表示 Unicode 字符串。使用 TensorFlow 時，有兩種標準方式來表示 Unicode 字符串：

作為整數(shù)向量，其中每個位置包含單個 code point

作為字符串，使用字符編碼將 code point 序列編碼到字符串中。有許多字符編碼，其中一些最常見的是 UTF-8，UTF-16 等

以下代碼分別使用 code point、UTF-8 和 UTF-16 顯示字符串 “語言處理” 的編碼。

當然，您可能需要在各種表示方式之間進行轉換，而 TensorFlow 1.13 已添加了執(zhí)行此操作的函數(shù)：

tf.strings.unicode_decode: 將字符串標量轉換為 code point 的向量（https://www.tensorflow.org/versions/r1.13/api_docs/python/tf/strings/unicode_decode）

tf.strings.unicode_encode: 將 code point 向量轉換為字符串標量（https://www.tensorflow.org/versions/r1.13/api_docs/python/tf/strings/unicode_decode）

tf.strings.unicode_transcode: 將字符串標量轉換為不同的編碼（https://www.tensorflow.org/versions/r1.13/api_docs/python/tf/strings/unicode_transcode）

因此，如果要將上述示例中的 UTF-8 解碼為 code point 向量，則可以執(zhí)行以下操作：

當解碼包含多個字符串的 Tensor 時，字符串可能具有不同的長度。 unicode_decode 將結果作為 RaggedTensor 返回，其中內部維度的長度根據(jù)每個字符串中的字符數(shù)而變化。