TensorFlow现在可以支持Unicode，这是一种标准编码系统

TensorFlow 现在可以支持 Unicode，这是一种标准编码系统，可以表示几乎所有语言的字符。处理自然语言时，了解字符的编码方式非常重要。在像英语这样的小字符集的语言中，每个字符都可以使用 ASCII 进行表示。但是这种方法对于其他语言来说并不实用，例如中文，这些语言有数千个字符。即使处理英文文本，Emojis 等特殊字符也不能用 ASCII 表示。

定义字符及其编码的最常用标准是 Unicode，它几乎支持所有语言。对于 Unicode，每个字符使用唯一的整数 code point 表示，其值介于 0 和 0x10FFFF 之间。当按顺序放置 code point 时，将形成 Unicode 字符串。

Unicode tutorial colab 展示了如何在 TensorFlow 中表示 Unicode 字符串。使用 TensorFlow 时，有两种标准方式来表示 Unicode 字符串：

作为整数向量，其中每个位置包含单个 code point

作为字符串，使用字符编码将 code point 序列编码到字符串中。有许多字符编码，其中一些最常见的是 UTF-8，UTF-16 等

以下代码分别使用 code point、UTF-8 和 UTF-16 显示字符串 “语言处理” 的编码。

当然，您可能需要在各种表示方式之间进行转换，而 TensorFlow 1.13 已添加了执行此操作的函数：

tf.strings.unicode_decode: 将字符串标量转换为 code point 的向量（https://www.tensorflow.org/versions/r1.13/api_docs/python/tf/strings/unicode_decode）

tf.strings.unicode_encode: 将 code point 向量转换为字符串标量（https://www.tensorflow.org/versions/r1.13/api_docs/python/tf/strings/unicode_decode）

tf.strings.unicode_transcode: 将字符串标量转换为不同的编码（https://www.tensorflow.org/versions/r1.13/api_docs/python/tf/strings/unicode_transcode）

因此，如果要将上述示例中的 UTF-8 解码为 code point 向量，则可以执行以下操作：

当解码包含多个字符串的 Tensor 时，字符串可能具有不同的长度。 unicode_decode 将结果作为 RaggedTensor 返回，其中内部维度的长度根据每个字符串中的字符数而变化。