如何在张量流中对二维数组应用 unique_with_counts

Question

我有这个张量：tf_a1 = [[0 3 1 22]        [3 5 2  2]        [2 6 3 13]        [1 7 0 3 ]        [4 9 11 10]]threshold我想要做的是找到在所有列中重复超过 a 的唯一值。例如这里，3在 中重复4 columns。0中重复2 columns。2重复在3 columns等等。我希望我的输出是这样的（假设阈值为2，因此重复超过 2 次的索引将被屏蔽）。[[F T F F] [T F T T] [T F T F] [F F F T] [F F F F]]这就是我所做的：y, idx, count = tf.unique_with_counts(tf_a1)   tf.where(tf.where(count, tf_a1, tf.zeros_like(tf_a1)))但它引发了错误：tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: unique 需要一维向量。[操作：UniqueWithCounts]谢谢。

Answer 1

目前，支持轴的APIunique_with_counts尚未公开。如果你想unique_with_counts使用多维张量，你可以在 tf 1.14 中这样称呼它：

from tensorflow.python.ops import gen_array_ops

# tensor 'x' is [[1, 0, 0],

#                [1, 0, 0],

#                [2, 0, 0]]

y, idx, count = gen_array_ops.unique_with_counts_v2(x, [0])

y ==> [[1, 0, 0],

       [2, 0, 0]]

idx ==> [0, 0, 1]

count ==> [2, 1]

因为我无法评论@sariii 帖子。应该是tf.greater(count,2)。另外，我认为这个解决方案不能满足问题的要求。例如，如果第一个 col 都是 2，而 col 的其余部分没有 2。根据您的要求，2 应计为 1 次。但是在您的解决方案中，如果您先重塑为 1d，那么您将丢失此信息。如果我错了，请纠正我。

Answer 2

它似乎unique_with_count应该支持多维和轴，但是我在文档中找不到任何内容。

我的解决方法是首先将我的张量重塑为一维数组，然后应用然后将unique_with_count其重塑回原始大小：

感谢@a_guest 分享这个想法

token_idx = tf.reshape(tf_a1, [-1])

y, idx, count = tf.unique_with_counts(token_idx)

masked = tf.greater_equal(count, 2)

backed_same_size = tf.gather(masked, idx)

tf.reshape(backed_same_size, shape=tf.shape(tf_a1))