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python - Bucketize 实值张量

问题描述

我有一个这样的矩阵：

tf_ent = tf.Variable([   [9.96,    8.65,    0.8,    0.1 ],
                         [0.7,     8.33,    0  ,    0   ],
                         [0.9,     0,       6,      7.33],
                         [6.60,    0,       3,      5.5 ],
                         [9.49,    0.,      0,      0   ],
                         [0.4,     8.45,    0,      0.2 ],
                         [0.3,     0,       5.82,   8.28]])

我想得到一个输出，其中相同范围内的重量相同number。

换句话说，这个数字很好地代表weight range了矩阵中的 。

所以我理想的输出可能是这样的：

                [[5,    5,    1,    1],
                 [1,    5,    0,    0],
                 [1,    0,    6,    5],
                 [4,    0,    2,    3],
                 [5,    0.,   0,    0],
                 [1,    5,    0,    1],
                 [1,    0,    3,    5]]

在这种情况下，我用这个条件映射（考虑我有我的映射）：

range(0.1, 1) -> 1
range( 1, 3) -> 2
range( 3, 5) -> 3
range(5, 7) -> 4
range (7, 10) -> 5

首先我尝试了tf.histogram_fixed_width_bins但它没有给我预期的结果：这是我的代码：

value_ranges = [0, 10.0]
nbins = 5
new_f_w_t = tf.histogram_fixed_width_bins(tf_ent, value_ranges, nbins)
print(new_f_w_t)

这是这段代码的输出：

output= [[4 4 0 0]
        [0 4 0 0]
        [0 0 3 3]
        [3 0 1 2]
        [4 0 0 0]
        [0 4 0 0]
        [0 0 2 4]]

输出更像是获得这些浮点数的等效整数，而不是考虑任何范围。

如何以有效的方式获得矩阵的动态映射？

提前致谢：）

标签： pythontensorflowmappingslice

解决方案

这相当于一个np.digitize操作。您可以使用math_ops._bucketize：

from tensorflow.python.ops import math_ops

bins = [0.1, 1, 3, 5, 7, 10]
new_f_w_t = math_ops._bucketize(tf_ent, boundaries=bins)

new_f_w_t.numpy()
array([[5, 5, 1, 1],
       [1, 5, 0, 0],
       [1, 0, 4, 5],
       [4, 0, 3, 4],
       [5, 0, 0, 0],
       [1, 5, 0, 1],
       [1, 0, 4, 5]], dtype=int32)

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