Función torch.bincount de PyTorch
Manual de referencia de Pytorch torch
torch.bincountEs una función en PyTorch que se utiliza para calcular el número de apariciones de cada valor entero no negativo. Devuelve un nuevo tensor unidimensional, donde el elemento i-ésimo representa el número de veces que el valor i aparece en la entrada. Se usa comúnmente para el cálculo de histogramas y estadísticas de grupo.
Definición de la función
torch.bincount(input, weights=None, minlength=0)
Ejemplo de uso
Ejemplo
import torch
# Uso básico: contar el número de apariciones de cada valor
x = torch.tensor([0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4])
counts = torch.bincount(x)
print(Entrada:, x)
print(Resultado del conteo:, counts)
# Salida: tensor([1, 2, 3, 2, 1])
# Uso del parámetro weights
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(Conteo ponderado:, weighted_counts)
# Salida: tensor([1., 5., 6.])
# Establecer la longitud mínima
x = torch.tensor([0])
counts = torch.bincount(x, minlength=5)
print(Longitud mínima 5:, counts)
# Salida: tensor([1, 0, 0, 0, 0])
# Uso básico: contar el número de apariciones de cada valor
x = torch.tensor([0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4])
counts = torch.bincount(x)
print(Entrada:, x)
print(Resultado del conteo:, counts)
# Salida: tensor([1, 2, 3, 2, 1])
# Uso del parámetro weights
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(Conteo ponderado:, weighted_counts)
# Salida: tensor([1., 5., 6.])
# Establecer la longitud mínima
x = torch.tensor([0])
counts = torch.bincount(x, minlength=5)
print(Longitud mínima 5:, counts)
# Salida: tensor([1, 0, 0, 0, 0])
Otras extensiones