张量流如何在Tensorflow张量中获得唯一值的索引？

2024-05-19 • 问答

假设我有一个输入一维张量，我想获取一维张量中唯一元素的索引。

输入一维张量

[ 1  3  0  0  0  3  5  6  8  9 12  2  5  7  0 11  6  7  0  0]

预期输出

Values:  [1,3,5,6,8,9,12,2,7,11]
indices: [0,1,10,11,13,15]

这是我现在的策略。

input = [ 1,]
unique_value_in_input,_ = tf.unique(input) # [1 3 0 5 6 8 9 12 2 7 11]
number_of_unique_value = tf.shape(unique_value_in_input)[0] #11
y = tf.reshape(y,(number_of_unique_value,1)) #[[1],[3],[0],[5],[6],[8],[9],..]

input_matrix = tf.tile(input,[number_of_unique_value]) # repeat the tensor for tf.equal()
input_matrix = tf.reshape(input,[number_of_unique_value,-1]) 

cols = tf.where(tf.equal(input_matrix,y))[:,-1] #[[ 0  0] [ 1  1] [ 1  5] [ 2  6] [ 2 12] ...]

由于我将在tf.where（）步骤中获得重复值，这意味着我在结果中重复了True。我可以在此问题中使用任何功能吗？

sd529 回答：张量流如何在Tensorflow张量中获得唯一值的索引？

您应该能够执行以下操作并获得所需的输出。我们执行以下操作。对于唯一值中的每个值，您将获得一个布尔张量，并通过tf.argmax获得最大索引（即仅第一个最大索引）。

import tensorflow as tf

input = tf.constant([ 1,3,5,6,8,9,12,2,7,11,],tf.int64)

unique_vals,_ = tf.unique(input) 
res = tf.map_fn(
    lambda x: tf.argmax(tf.cast(tf.equal(input,x),tf.int64)),unique_vals)

with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(res))

duplicates indices tensor tensorflow unique

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张量流如何在Tensorflow张量中获得唯一值的索引？

sd529 回答：张量流如何在Tensorflow张量中获得唯一值的索引？

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