Python – tensorflow.math.bincount()

简介

tensorflow.math.bincount() 是一个在 TensorFlow 中非常有用的数学函数，用于统计一维整数数组中每个非负整数出现的次数。 它特别适用于图像特征处理、图像识别等领域，可以通过这个函数很轻松地对数据集进行处理。

语法

tensorflow.math.bincount(arr, size=None, weights=None, minlength=0, maxlength=None, dtype=tf.int32, name=None)

参数

• arr ：输入的一维整数数组。

• size ：可选参数，输出数组的大小。

• weights ：可选参数，输入数组中的每个数字的权重。

• minlength ：可选参数，输出数组的最小长度。

• maxlength ：可选参数，输出数组的最大长度。

• dtype ：可选参数，输出数组的数据类型。

• name ：可选参数，函数的名称。

返回值

函数返回一个一维数组，其中每个非负整数出现的次数。

示例

import tensorflow as tf

arr = tf.constant([1, 2, 3, 3, 2, 1, 4])
result = tf.math.bincount(arr)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(result))

这段代码将输出以下结果：

[0 2 2 2 1]

可以看到， 1 出现了 2 次，2 出现了 2 次，3 出现了 2 次，4 出现了 1 次。

使用说明

• tensorflow.math.bincount() 函数可以高效地处理海量数据，特别适合大规模数据集的处理。

• 使用本函数时，要确保输入数据 arr 中的所有数字都是非负整数。

• 如果输入数据 arr 中的数字非常大，可以使用 weights 参数对输入数据进行加权处理。

• 输出数组的大小可以使用 size 参数进行控制，而输出数组的最小长度可以通过 minlength 参数来控制。

• 输出数组的数据类型可以使用 dtype 参数进行控制。对于大多数情况来说， TensorFlow 中的默认数据类型 tf.int32 即可满足需求。