如何在1D张量中找到重复元素



我想得到在1D张量中多次出现的元素。确切地说,我想创建一个与tf.unique相反的函数。例如,如果x = [1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 4, 5, 4],我需要输出为[1,1,4,4,4,5,5],同时还检索源张量中那些元素的索引。我的最终目标是在一批中获得标签出现多次的示例。

您可以使用现有的Tensorflow操作,通过对唯一项进行计数来创建唯一项的密集索引集,然后使用tf.unsorted_segment_sum对其进行计数。计数后,使用tf.greater选择具有> N的项目,并将它们收集回密集列表:

import tensorflow as tf
a = tf.constant([8, 7, 8, 1, 3, 4, 5, 9, 5, 0, 5])
init = tf.initialize_all_variables()
unique_a_vals, unique_idx = tf.unique(a)
count_a_unique = tf.unsorted_segment_sum(tf.ones_like(a),                   
                                         unique_idx,                        
                                         tf.shape(a)[0])                    
more_than_one = tf.greater(count_a_unique, 1)                               
more_than_one_idx = tf.squeeze(tf.where(more_than_one))                     
more_than_one_vals = tf.squeeze(tf.gather(unique_a_vals, more_than_one_idx))
# If you want the original indexes:                                         
not_duplicated, _ = tf.listdiff(a, more_than_one_vals)                      
dups_in_a, indexes_in_a = tf.listdiff(a, not_duplicated)                    
with tf.Session() as s:                                                     
    s.run(init)                                                             
    a, dupvals, dupidxes, dia = s.run([a, more_than_one_vals,                    
                                  indexes_in_a, dups_in_a])                            
    print "Input: ", a                                                      
    print "Duplicate values: ", dupvals                                     
    print "Indexes of duplicates in a: ", dupidxes
    print "Dup vals with dups: ", dia

输入:[8 7 8 1 3 4 5 9 5 0 5]

重复值:[8 5]

a:[0 2 6 8 10]中重复项的索引

带有重复的重复值:[8 8 5 5 5]

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