Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: Бинконт
#include <math_ops.h> Подсчитывает количество вхождений каждого значения в целочисленный массив.
Краткое содержание
Выводит вектор с size длины и тем же типом, что и weights . Если weights пусты, то индекс i хранит количество раз, когда значение i учитывается в arr . Если weights не пусты, то индекс i хранит сумму значений weights в каждом индексе, где соответствующее значение в arr равно i .
Значения в arr вне диапазона [0, размер) игнорируются.
Аргументы:
- область: объект области.
- обр: int32
Tensor . - размер: неотрицательный скаляр int32
Tensor . - Weights: представляет собой
Tensor int32, int64, float32 или float64 той же формы, что и arr , или Tensor длины 0, и в этом случае он действует как все веса, равные 1.
Возврат:
-
Output : 1D- Tensor с длиной, равной size . Количество или суммированные веса для каждого значения в диапазоне [0, размер).
Публичные атрибуты
Общественные функции
узел
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::Bincount Class Reference\n\ntensorflow::ops::Bincount\n=========================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nCounts the number of occurrences of each value in an integer array.\n\nSummary\n-------\n\nOutputs a vector with length `size` and the same dtype as `weights`. If `weights` are empty, then index `i` stores the number of times the value `i` is counted in `arr`. If `weights` are non-empty, then index `i` stores the sum of the value in `weights` at each index where the corresponding value in `arr` is `i`.\n\nValues in `arr` outside of the range \\[0, size) are ignored.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- arr: int32 [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor).\n- size: non-negative int32 scalar [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor).\n- weights: is an int32, int64, float32, or float64 [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with the same shape as `arr`, or a length-0 [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor), in which case it acts as all weights equal to 1.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): 1D [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with length equal to `size`. The counts or summed weights for each value in the range \\[0, size).\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [Bincount](#classtensorflow_1_1ops_1_1_bincount_1aab467738732ef3a8009ad662ba4d3821)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` arr, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` size, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` weights)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [bins](#classtensorflow_1_1ops_1_1_bincount_1ac125b9a1515efa737f727151bfeaaa73) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_bincount_1ab09a9d72c4506a6911bfbe00775dde37) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_bincount_1a4e41f60ef9fb7473b6aa1d8b939e11db)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_bincount_1a3ac1f5104aacae7c5ed57e9a2094a80a)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_bincount_1a05eb54bb4dcf8b07c04cd58c4232d229)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### bins\n\n```text\n::tensorflow::Output bins\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### Bincount\n\n```gdscript\n Bincount(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input arr,\n ::tensorflow::Input size,\n ::tensorflow::Input weights\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
