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 равны None, то индекс i выходного значения хранит сумму значений в weights в каждом индексе, 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 = Максимальное значение в векторе values равно 5. Добавление 1, что равно 6, будет длиной вектора.

Каждое значение ячейки в выходе указывает количество вхождений конкретного индекса. Здесь значение индекса 1 в выходе равно 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]

Ячейка будет увеличиваться на соответствующее весовое значение вместо 1. Здесь значение индекса 1 в выходе равно 6. Это сумма весов, соответствующих значению в values.

Подсчет ячеек по определенной оси

Этот пример принимает двумерный ввод и возвращает Tensor с подсчетом ячеек для каждого образца.

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)>

Подсчет ячеек с binary_output

Этот пример дает двоичный вывод вместо подсчета 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)>