Python 尾随'\x00和x27；从tf.py_func返回numpy字符串数组时的张量字符

当从

tf.py_func

调用的函数返回的numpy字符串数组将具有固定的字符串长度和尾随'\x00'字符，而不是没有填充的“自然”可变字符串长度时

以下是一个例子：

import tensorflow as tf
import numpy as np

def main():
    def foo(x):
        a = np.asarray(['abc', 'd'], dtype=np.string_)
        return a

    with tf.Session() as sess:

        f = tf.py_func(foo, [tf.constant(1)], (tf.string))
        f = tf.Print(f, [f, tf.shape(f)])

        actual = sess.run(f)
        print actual

打印出：

[abc d\000\000][2]

我正在使用的一个小解决方案是：

f = tf.string_split(f, delimiter='\x00', skip_empty=True).values

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这是TF问题还是我做错了什么？

返回一个列表而不是数据列似乎有效：

def foo(x): 
  a = [['abc', 'd']]
  return a

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返回列表而不是ndarray似乎有效：

def foo(x): 
  a = [['abc', 'd']]
  return a

你应该改变

a = np.asarray(['abc', 'd'], dtype=np.string_)

到

你应该改变

a = np.asarray(['abc', 'd'], dtype=np.string_)

到

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解释你的答案会很好。