Menghitung jumlah kemunculan setiap nilai dalam array bilangan bulat.
Menghasilkan vektor dengan panjang `ukuran` dan tipe d yang sama dengan `bobot`. Jika `bobot` kosong, maka indeks `i` menyimpan berapa kali nilai `i` dihitung dalam `arr`. Jika `bobot` tidak kosong, maka indeks `i` menyimpan jumlah nilai dalam `bobot` pada setiap indeks dengan nilai terkait dalam `arr` adalah `i`.
Nilai dalam `arr` di luar rentang [0, ukuran) akan diabaikan.
Kelas Bersarang
| kelas | DenseBincount.Options | Atribut opsional untuk DenseBincount | |
Metode Publik
| Keluaran <U> | sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor. |
| DenseBincount.Options statis | keluaran biner (Keluaran biner Boolean) |
| statis <U memperluas Nomor, T memperluas Nomor> DenseBincount <U> | |
| Keluaran <U> | keluaran () `Tensor` 1D dengan panjang sama dengan `size` atau `Tensor` 2D dengan [batch_size, `size`]. |
Metode Warisan
Metode Publik
Keluaran publik <U> sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
DenseBincount.Options statis publik binerOutput (Boolean binerOutput)
Parameter
| keluaran biner | bodoh; Apakah kernel harus menghitung kemunculan atau jumlah kemunculan. |
|---|
public static DenseBincount <U> buat ( Lingkup cakupan , masukan Operan <T>, ukuran Operan <T>, bobot Operan <U>, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi DenseBincount baru.
Parameter
| cakupan | ruang lingkup saat ini |
|---|---|
| memasukkan | `Tensor` int 1D atau 2D. |
| ukuran | skalar int non-negatif `Tensor`. |
| beban | adalah `Tensor` int32, int64, float32, atau float64 dengan bentuk yang sama dengan `arr`, atau `Tensor` dengan panjang 0, dalam hal ini ia bertindak sebagai semua bobot sama dengan 1. |
| pilihan | membawa nilai atribut opsional |
Kembali
- contoh baru DenseBincount
Keluaran publik <U> keluaran ()
`Tensor` 1D dengan panjang sama dengan `size` atau `Tensor` 2D dengan [batch_size, `size`]. Jumlah atau penjumlahan bobot untuk setiap nilai dalam rentang [0, ukuran).