Unique

공개 최종 클래스 고유

텐서의 축을 따라 고유한 요소를 찾습니다.

이 작업은 텐서의 '축'을 따라 고유한 요소를 포함하는 텐서 'y'를 반환합니다. 반환된 고유 요소는 `x`의 `축`을 따라 나타나는 순서와 동일한 순서로 정렬됩니다. 이 작업은 또한 `축` 차원을 따라 `x`에 있는 요소 수와 동일한 크기의 텐서 `idx`를 반환합니다. 여기에는 고유한 출력 'y'에 인덱스가 포함됩니다. 즉, `axis = None'인 `1-D` 텐서 `x`의 경우:

`y[idx[i]] = x[i] for i in [0, 1,...,rank(x) - 1]`

예: 

# tensor 'x' is [1, 1, 2, 4, 4, 4, 7, 8, 8]
 y, idx = unique(x)
 y ==> [1, 2, 4, 7, 8]
 idx ==> [0, 0, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 4]
`axis = 0`인 `2-D` 텐서 `x`의 경우: 
# tensor 'x' is [[1, 0, 0],
 #                [1, 0, 0],
 #                [2, 0, 0]]
 y, idx = unique(x, axis=0)
 y ==> [[1, 0, 0],
        [2, 0, 0]]
 idx ==> [0, 0, 1]
axis = 1`인 `2-D` 텐서 `x`의 경우: 
# tensor 'x' is [[1, 0, 0],
 #                [1, 0, 0],
 #                [2, 0, 0]]
 y, idx = unique(x, axis=1)
 y ==> [[1, 0],
        [1, 0],
        [2, 0]]
 idx ==> [0, 1, 1]

공개 방법

static <T, V는 숫자 확장, U는 숫자 확장> Unique <T, V>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> x, 피연산자 <U> 축, 클래스<V> outIdx)
새로운 고유 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
static <T, U 확장 숫자> 고유 <T, 정수>
생성 ( 스코프 범위, 피연산자 <T> x, 피연산자 <U> 축)
기본 출력 유형을 사용하여 새로운 고유 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <V>
아이디X ()
1차원 텐서.
출력 <T>
와이 ()
'텐서'.

상속된 메서드

공개 방법

공개 정적 고유 <T, V> 생성 (범위 범위 , 피연산자 <T> x, 피연산자 <U> 축, 클래스<V> outIdx)

새로운 고유 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
엑스 '텐서'.
중심선 'int32' 유형의 'Tensor'(기본값: 없음). 고유한 요소를 찾기 위한 Tensor의 축입니다.
보고
  • Unique의 새로운 인스턴스

public static Unique <T, Integer> create ( 스코프 범위, 피연산자 <T> x, 피연산자 <U> 축)

기본 출력 유형을 사용하여 새로운 고유 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
엑스 '텐서'.
중심선 'int32' 유형의 'Tensor'(기본값: 없음). 고유한 요소를 찾기 위한 Tensor의 축입니다.
보고
  • Unique의 새로운 인스턴스

공개 출력 <V> idx ()

1차원 텐서. 출력 y에서 x의 각 값에 대한 인덱스를 포함하는 x와 동일한 유형을 가집니다.

공개 출력 <T> y ()

'텐서'. 'Tensor' x의 '축'을 따라 있는 고유 요소.