Python PyTorch unique_consecutive用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.unique_consecutive 的用法。

用法:

torch.unique_consecutive(*args, **kwargs)

參數：

• input(Tensor) -輸入張量

• return_inverse(bool) -是否還返回原始輸入中的元素在返回的唯一列表中結束的位置的索引。

• return_counts(bool) -是否還返回每個唯一元素的計數。

• dim(int) -應用唯一的維度。如果 None ，則返回平展輸入的唯一性。默認值：None

返回：

一個張量或一個張量元組包含

• 輸出(Tensor)：唯一標量元素的輸出列表。

• inverse_indices(Tensor)：(可選)如果return_inverse為 True，將有一個額外的返回張量(與輸入的形狀相同)表示原始輸入中的元素映射到輸出中的位置的索引；否則，此函數將僅返回一個張量。

• 計數(Tensor)：(可選)如果return_counts為 True 時，將有一個額外的返回張量(與輸出或 output.size(dim) 相同的形狀，如果指定了dim)，表示每個唯一值或張量的出現次數。

返回類型：

(Tensor、Tensor(可選)、Tensor(可選))

從每個連續的等效元素組中消除除第一個元素之外的所有元素。

注意

此函數與 torch.unique() 的不同之處在於此函數僅消除連續重複值。此語義類似於 C++ 中的std::unique。

例子：

>>> x = torch.tensor([1, 1, 2, 2, 3, 1, 1, 2])
>>> output = torch.unique_consecutive(x)
>>> output
tensor([1, 2, 3, 1, 2])

>>> output, inverse_indices = torch.unique_consecutive(x, return_inverse=True)
>>> output
tensor([1, 2, 3, 1, 2])
>>> inverse_indices
tensor([0, 0, 1, 1, 2, 3, 3, 4])

>>> output, counts = torch.unique_consecutive(x, return_counts=True)
>>> output
tensor([1, 2, 3, 1, 2])
>>> counts
tensor([2, 2, 1, 2, 1])