Tensorflow.js tf.bincount()函数

Tensorflow.js是一个基于JavaScript的机器学习库，提供了许多强大的API和函数。其中，tf.bincount()函数用于计算一个整数数组中每个整数出现的次数。

格式

tf.bincount(x: tf.Tensor | TypedArray | number[], size?: number) => tf.Tensor

参数

• x: tf.Tensor|TypedArray|number[]：输入的整数数组。
• size?: number：结果张量的长度。如果未提供，则将其自动设置为x中最大值加1。

返回值

• tf.Tensor：包含计算每个整数出现次数的结果的一维张量。

示例

const x = tf.tensor1d([0, 1, 2, 2, 3, 3, 3]);
const result = tf.bincount(x);

result.print(); // 输出 "[1, 1, 2, 3]"

在上面的示例中，我们创建了一个包含七个整数的一维张量，并使用tf.bincount()函数将每个整数的出现次数计算出来。输出结果为[1, 1, 2, 3]，表示0出现了1次，1出现了1次，2出现了2次，以此类推。

除了tf.Tensor对象，tf.bincount()函数还支持TypedArray 或者number[] 作为输入。例如：

const x = new Int32Array([1, 1, 2, 3, 3, 3]);
const result = tf.bincount(x, 4);

result.print(); // 输出 "[0, 2, 1, 3]"

在上面的示例中，我们使用了一个Int32Array作为输入，并传入了一个长度参数。函数计算出每个整数出现的次数，并返回长度为四的一维张量。

总结

tf.bincount()函数是一个强大的工具，可用于计算一个整数数组中每个整数的出现次数。它提供了广泛的支持，包括tf.Tensor、TypedArray、number[]等类型。通过使用tf.bincount()函数，我们可以快速且方便地获取任何整数数组的分布情况。