tf.math.bincount

Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленном массиве.

tf.math.bincount(
    arr, weights=None, minlength=None, maxlength=None, dtype=tf.dtypes.int32,
    name=None, axis=None, binary_output=False
)

Если minlength и maxlength не заданы, возвращает вектор длиной tf.reduce_max(arr) + 1, если arr не пусто, и длиной 0 в противном случае. Если weights не None, то элемент i выходного массива хранит сумму значений в weights по всем индексам, где соответствующее значение в arr равно i.

values = tf.constant([1,1,2,3,2,4,4,5])
tf.math.bincount(values) #[0 2 2 1 2 1]

Длина вектора = Максимальный элемент в векторе values равен 5. Добавление 1, что равно 6, даст длину вектора.

Каждое значение в выходном массиве указывает количество вхождений соответствующего индекса. Здесь, индекс 1 в выходном массиве имеет значение 2. Это указывает, что значение 1 встречается дважды в values.

values = tf.constant([1,1,2,3,2,4,4,5])
weights = tf.constant([1,5,0,1,0,5,4,5])
tf.math.bincount(values, weights=weights) #[0 6 0 1 9 5]

Значение ячейки будет увеличиваться на соответствующее значение веса, а не на 1. Здесь, индекс 1 в выходном массиве имеет значение 6. Это сумма весов, соответствующих значению в values.

Подсчёт по определённой оси

Этот пример принимает двумерный вход и возвращает Tensor с подсчётом по каждой выборке.

data = np.array([[1, 2, 3, 0], [0, 0, 1, 2]], dtype=np.int32)
tf.math.bincount(data, axis=-1)
<tf.Tensor: shape=(2, 4), dtype=int32, numpy=
  array([[1, 1, 1, 1],
         [2, 1, 1, 0]], dtype=int32)>

Подсчёт с binary_output

Этот пример возвращает двоичный результат вместо подсчёта вхождений.

data = np.array([[1, 2, 3, 0], [0, 0, 1, 2]], dtype=np.int32)
tf.math.bincount(data, axis=-1, binary_output=True)
<tf.Tensor: shape=(2, 4), dtype=int32, numpy=
  array([[1, 1, 1, 1],
         [1, 1, 1, 0]], dtype=int32)>