tf.keras.ops.bincount

Подсчитывает количество вхождений каждого значения в тензоре целых чисел.

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.keras.ops.numpy.bincount

tf.keras.ops.bincount(
    x, weights=None, minlength=0, sparse=False
)

Аргументы
`x`	Входной тензор. Он должен быть одномерным и содержать только неотрицательные целые числа.
`weights`	Тензор весов. Его длина должна совпадать с длиной `x`. Значение по умолчанию — `None`. Если задан, `x` взвешивается с его помощью, то есть если `n = x[i]`, используется `out[n] += weight[i]` вместо поведения по умолчанию `out[n] += 1`.
`minlength`	Целое число. Значение по умолчанию — 0. Если указано, выходной тензор будет содержать не менее этого количества элементов. Если оно больше `max(x) + 1`, значение каждого элемента выходного тензора с индексом выше `max(x)` устанавливается в 0.
`sparse`	Возвращать ли разреженный тензор для бэкендов, поддерживающих разреженные тензоры.

Возвращаемое значение
Одномерный тензор, каждый элемент которого содержит количество вхождений значения индекса в x. Его длина равна максимуму из `max(x) + 1` и minlength.

Примеры:

x = keras.ops.array([1, 2, 2, 3], dtype="uint8")
keras.ops.bincount(x)
array([0, 1, 2, 1], dtype=int32)
weights = x / 2
weights
array([0.5, 1., 1., 1.5], dtype=float64)
keras.ops.bincount(x, weights=weights)
array([0., 0.5, 2., 1.5], dtype=float64)
minlength = (keras.ops.max(x).numpy() + 1) + 2 # 6
keras.ops.bincount(x, minlength=minlength)
array([0, 1, 2, 1, 0, 0], dtype=int32)

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/ops/bincount