Fonction torch.bincount de PyTorch
Manuel de référence Pytorch torch
torch.bincountC'est une fonction de PyTorch utilisée pour compter les occurrences de chaque valeur entière non négative. Elle renvoie un nouveau tenseur unidimensionnel, où le i-ème élément représente le nombre de fois que la valeur i apparaît dans l'entrée. Elle est couramment utilisée pour le calcul d'histogrammes et les statistiques de groupe.
Définition de fonction
torch.bincount(input, weights=None, minlength=0)
Exemples d’utilisation
Exemple
import torch
# Utilisation de base : compter les occurrences de chaque valeur
x = torch.tensor([0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4])
counts = torch.bincount(x)
print("Entrée :", x)
print("Résultat du comptage :", counts)
# Sortie : tensor([1, 2, 3, 2, 1])
# Utilisation du paramètre 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("Comptage pondéré :", weighted_counts)
# Sortie : tensor([1., 5., 6.])
# Définir la longueur minimale
x = torch.tensor([0])
counts = torch.bincount(x, minlength=5)
print("Longueur minimale 5 :", counts)
# Sortie : tensor([1, 0, 0, 0, 0])
# Utilisation de base : compter les occurrences de chaque valeur
x = torch.tensor([0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4])
counts = torch.bincount(x)
print("Entrée :", x)
print("Résultat du comptage :", counts)
# Sortie : tensor([1, 2, 3, 2, 1])
# Utilisation du paramètre 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("Comptage pondéré :", weighted_counts)
# Sortie : tensor([1., 5., 6.])
# Définir la longueur minimale
x = torch.tensor([0])
counts = torch.bincount(x, minlength=5)
print("Longueur minimale 5 :", counts)
# Sortie : tensor([1, 0, 0, 0, 0])
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