如何计算tensorflow张量中的元素？

Question

我有一个张量，例如X = [1, 1, 0, 0, 1, 2, 2, 0, 1, 2]：

我想要的是将这个张量减少X到一个张量，例如：Y = [3, 4, 3]。

其中Y位置 0 是 中 0 的个数X，位置 1 是 1 的个数，以此类推。

我现在正在做的是使用该tf.where函数迭代这个张量。但这看起来并不优雅，必须有更好的方法来做到这一点。

谢谢。

Answer 1

我想您正在寻找Y = tf.bincount(X)：

X = tf.constant([1, 1, 0, 0, 1, 2, 2, 0, 1, 2])
Y = tf.bincount(X)
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
Y.eval()

# output
#[3, 4, 3]

对于负整数，您可以使用：

tf.bincount(X + tf.abs(tf.reduce_min(X)) )