tf.keras.ops.bincount

Подсчёт числа вхождений каждого значения в тензор целых чисел.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.ops.numpy.bincount

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

Аргументы
`x`	Входной тензор. Он должен иметь размерность 1 и содержать только неотрицательные целые числа.
`weights`	Весовой тензор. Он должен иметь такую же длину, как и `x`. Значение по умолчанию — `None`. Если указано, то `x` взвешивается им, т.е. если `n = x[i]`, то `out[n] += weight[i]` вместо поведения по умолчанию `out[n] += 1`.
`minlength`	Целое число. Значение по умолчанию — 0. Если указано, то в выходном тензоре будет как минимум столько ячеек. Если больше, чем `max(x) + 1`, каждое значение выхода с индексом, большим чем `max(x)`, устанавливается в 0.
`sparse`	Нужно ли возвращать разреженный тензор; для бэкэндов, поддерживающих разреженные тензоры.

Возвращаемое значение
1D тензор, где каждый элемент указывает на количество вхождений его индексного значения в x. Его длина — максимальное значение между `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