PyTorch torch.bincount-Funktion
PyTorch torch Referenzhandbuch
torch.bincountEs ist eine Funktion in PyTorch, die verwendet wird, um das Vorkommen jedes nichtnegativen Ganzzahlwerts zu zählen. Sie gibt einen neuen eindimensionalen Tensor zurück, wobei das i-te Element angibt, wie oft der Wert i in der Eingabe vorkommt. Sie wird häufig für die Histogrammberechnung und Gruppenstatistiken verwendet.
Funktionsdefinition
torch.bincount(input, weights=None, minlength=0)
Anwendungsbeispiele
Beispiel
import torch
# Grundlegende Verwendung: Vorkommen jedes Werts zählen
x = torch.tensor([0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4])
counts = torch.bincount(x)
print("Eingabe:", x)
print("Zählergebnis:", counts)
# Ausgabe: tensor([1, 2, 3, 2, 1])
# Verwendung des weights-Parameters
x = torch.tensor([0, 1, 1, 2, 2, 2])
weights = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 1.0, 2.0, 3.0])
weighted_counts = torch.bincount(x, weights=weights)
print("Gewichtete Anzahl:", weighted_counts)
# Ausgabe: tensor([1., 5., 6.])
# Mindestlänge festlegen
x = torch.tensor([0])
counts = torch.bincount(x, minlength=5)
print("Mindestlänge 5:", counts)
# Ausgabe: tensor([1, 0, 0, 0, 0])
# Grundlegende Verwendung: Vorkommen jedes Werts zählen
x = torch.tensor([0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4])
counts = torch.bincount(x)
print("Eingabe:", x)
print("Zählergebnis:", counts)
# Ausgabe: tensor([1, 2, 3, 2, 1])
# Verwendung des weights-Parameters
x = torch.tensor([0, 1, 1, 2, 2, 2])
weights = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 1.0, 2.0, 3.0])
weighted_counts = torch.bincount(x, weights=weights)
print("Gewichtete Anzahl:", weighted_counts)
# Ausgabe: tensor([1., 5., 6.])
# Mindestlänge festlegen
x = torch.tensor([0])
counts = torch.bincount(x, minlength=5)
print("Mindestlänge 5:", counts)
# Ausgabe: tensor([1, 0, 0, 0, 0])
Weitere Erweiterungen