torch.bincount¶
- torch.bincount(input, weights=None, minlength=0) Tensor ¶
计算非负整数数组中每个值的频率。
除非
input
为空,否则箱数(大小为 1)比input
中的最大值大 1。如果input
为空,则结果为大小为 0 的张量。如果指定了minlength
,则箱数至少为minlength
,如果input
为空,则结果为大小为minlength
且填充为零的张量。如果n
是位置i
处的值,如果指定了weights
,则out[n] += weights[i]
,否则out[n] += 1
。注意
此操作在给定 CUDA 设备上的张量时可能会产生非确定性梯度。有关更多信息,请参阅 可重复性。
- 参数
- 返回值
如果
input
不为空,则形状为Size([max(input) + 1])
的张量,否则为Size(0)
- 返回类型
output (Tensor)
示例
>>> input = torch.randint(0, 8, (5,), dtype=torch.int64) >>> weights = torch.linspace(0, 1, steps=5) >>> input, weights (tensor([4, 3, 6, 3, 4]), tensor([ 0.0000, 0.2500, 0.5000, 0.7500, 1.0000]) >>> torch.bincount(input) tensor([0, 0, 0, 2, 2, 0, 1]) >>> input.bincount(weights) tensor([0.0000, 0.0000, 0.0000, 1.0000, 1.0000, 0.0000, 0.5000])