torch.bincount

torch.bincount(input, weights=None, minlength=0) → Tensor

Подсчёт частоты каждого значения в массиве неотрицательных целых чисел.

Количество ячеек (размер 1) на единицу больше максимального значения в input за исключением случая, когда input пусто, в этом случае результат — тензор размера 0. Если minlength указано, количество ячеек как минимум minlength, и если input пусто, то результат — тензор размера minlength заполненный нулями. Если n — значение в позиции i, то out[n] += weights[i] если weights указано, иначе out[n] += 1.

Примечание

Эта операция может генерировать недетерминированные градиенты при работе с тензорами на устройстве CUDA. Смотрите Воспроизводимость для получения дополнительной информации.

Параметры:

• input (Тензор) – 1-мерный целочисленный тензор
• weights (Тензор) – необязательно, веса для каждого значения в тензоре input. Должен иметь тот же размер, что и тензор input.
• minlength (целое число) – необязательно, минимальное количество ячеек. Должно быть неотрицательным.

Возвращаемое значение:

тензор формы Size([max(input) + 1]) если input не пусто, иначе Size(0)

Тип возвращаемого значения:

output (Тензор)

Пример:

>>> input = torch.randint(0, 8, (5,), dtype=torch.int64)
>>> weights = torch.linspace(0, 1, steps=5)
>>> input, weights
(tensor([4, 3, 6, 3, 4]),
 tensor([ 0.0000,  0.2500,  0.5000,  0.7500,  1.0000])

>>> torch.bincount(input)
tensor([0, 0, 0, 2, 2, 0, 1])

>>> input.bincount(weights)
tensor([0.0000, 0.0000, 0.0000, 1.0000, 1.0000, 0.0000, 0.5000])