如何统计张量张量中的元素？

Question

我有一个张量例如：X = [1, 1, 0, 0, 1, 2, 2, 0, 1, 2]。

而我想要的是减少张量X张量如Y = [3, 4, 3]。

其中位置0处的Y是X中有多少个0，以及位置1有多少个1，等等。

我现在正在做的是使用tf.where函数迭代这个张量。但这看起来并不高雅，而且必须有更好的方法来实现。

谢谢。

Answer 1

您正在寻找tf.unique_with_counts。

import tensorflow as tf 
X = tf.constant([1, 1, 0, 0, 1, 2, 2, 0, 1, 2]) 
op = tf.unique_with_counts(X) 
sess = tf.InteractiveSession() 
res = sess.run(op) 
print(res.count) 
# [4 3 3] 

要注意的是tf.bincount只处理正整数。如果输入张量不是整数类型，或者包含负值，则必须使用tf.unique_with_count。否则bincount是好的，并重点。

Answer 2

我认为你正在寻找Y = tf.bincount(X)：

X = tf.constant([1, 1, 0, 0, 1, 2, 2, 0, 1, 2]) 
Y = tf.bincount(X) 
sess = tf.InteractiveSession() 
tf.global_variables_initializer().run() 
Y.eval() 

# output 
#[3, 4, 3] 

对于负整数，你可以使用：

tf.bincount(X + tf.abs(tf.reduce_min(X)))