TensorFlow是Google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。 TensorFlow的数学模块中包含bincount()。它用于计算整数数组中每个数字的出现次数。
用法：tensorflow.math.bincount( arr, weights, minlength, maxlength, dtype, name)
参数：
- arr:它是具有非负值的dtype int32的张量。
- weights(optional):它是与arr形状相同的张量。 arr中每个值的计数都会增加其相应的权重。
- minlength(optional):它定义了返回输出的最小长度。
- maxlength(optional):它定义了返回输出的最大长度。不会计算arr中大于或等于maxlength的值的bin。
- dtype(optional):如果weight为none，它将确定返回输出的dtype。
- name(optional):这是一个可选参数，用于定义操作的名称。
返回值：
它返回一个与权重具有相同dtype或给定dtype的向量。向量的索引定义了值，值定义了arr中的索引bin。
范例1：
Python3
# 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
范例2：本示例提供权重，因此将值乘以相应的权重而不是1。
Python3
# 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)
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自aman neekhara大神的英文原创作品 Python – tensorflow.math.bincount()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。