TensorFlow.js tf.unique() 函数

简介

tf.unique() 是一个 TensorFlow.js 中的函数，用于返回给定张量中唯一的元素和对应的索引。它能够为张量中的每个元素分配一个唯一的整数索引，并返回一个包含两个张量的结果。

语法

tf.unique(x)

参数：

• x：一个张量。可以是任意维度的张量，包括标量、向量和矩阵。

返回值：

一个包含两个张量的对象，其中：

1. values：一个排好序的唯一元素的张量。
2. indices：一个与原始张量中的元素对应的整数索引的张量。

例子

让我们通过一个例子来理解 tf.unique() 函数的用法。

const tensor = tf.tensor1d([1, 2, 2, 3, 4, 4, 4]);

const uniqueValuesWithIndices = tf.unique(tensor);

uniqueValuesWithIndices.values.print();  // 输出一个排好序的张量 [1, 2, 3, 4]
uniqueValuesWithIndices.indices.print(); // 输出 [0, 1, 1, 2, 3, 3, 3]

在上面的例子中，我们创建了一个一维张量 tensor 包含重复和乱序的元素。然后，我们调用了 tf.unique() 函数并将 tensor 作为参数传递给它，得到了一个包含唯一元素的排好序的张量 values。我们还获得了一个与原始张量中元素对应的整数索引的张量 indices。

应用场景

• 数据预处理：当处理机器学习任务时，有时候需要对数据进行预处理，并移除重复的元素，tf.unique() 可以方便地完成这个任务。
• 序列模型中的词汇表处理：在自然语言处理任务中，需要对文本序列生成词汇表，并为每个单词分配一个唯一的索引值。tf.unique() 函数可以帮助我们完成这个任务。

注意事项

• 返回的结果中，唯一元素的顺序是排好序的。
• 如果原始张量中存在 NaN 元素，则 tf.unique() 无法正确处理该情况。

参考文档：TensorFlow.js tf.unique()