python–tensorlow . math . bincount()
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TensorFlow 是谷歌设计的开源 Python 库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。 bincount() 存在于 TensorFlow 的数学模块中。它用于计算整数数组中每个数字的出现次数。
语法:tensorlow . math . bincount(arr，weights，minlength，maxlength，dtype，name)
参数:
- arr: 是非负值的 dtype int32 的张量。
- 权重(可选):这是一个与 arr 形状相同的张量。arr 中每一个值的计数按其对应的权重递增。
- 最小长度(可选):定义返回输出的最小长度。
- 最大长度(可选):定义返回输出的最大长度。不计算 arr 中大于或等于 maxlength 的值的 Bin。
- 数据类型(可选):如果权重为无，则确定返回输出的数据类型。
- 名称(可选):这是一个可选参数，用于定义操作的名称。
返回: 返回一个与权值或给定数据类型具有相同数据类型的向量。向量的索引定义了值，它的值定义了 arr 中索引的 bin。
例 1:
Python 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# initializing the input
a = tf.constant([1,2,3,4,5,1,7,3,1,1,5], dtype = tf.int32)
# printing the input
print('a: ',a)
# evaluating bin
r = tf.math.bincount(a)
# printing result
print("Result: ",r)
输出:
a: tf.Tensor([1 2 3 4 5 1 7 3 1 1 5], shape=(11,), dtype=int32)
Result: tf.Tensor([0 4 1 2 1 2 0 1], shape=(8,), dtype=int32)
# bin of 0 in input is 0, bin of 1 in input is 4 and so on
示例 2: 此示例提供了权重，因此值将增加相应的权重，而不是 1。
Python 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# initializing the input
a = tf.constant([1,2,3,4,5,1,7,3,1,1,5], dtype = tf.int32)
weight = tf.constant([0,2,1,0,2,1,3,3,1,0,5], dtype = tf.int32)
# printing the input
print('a: ',a)
print('weight: ',weight)
# evaluating bin
r = tf.math.bincount(arr = a,weights = weight)
# printing result
print("Result: ",r)
输出:
a: tf.Tensor([1 2 3 4 5 1 7 3 1 1 5], shape=(11,), dtype=int32)
weight: tf.Tensor([0 2 1 0 2 1 3 3 1 0 5], shape=(11,), dtype=int32)
Result: tf.Tensor([0 2 2 4 0 7 0 3], shape=(8,), dtype=int32)
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