在我看来,numpy 函数 bincount
非常有用且易于使用,所以我很自然地使用 TensorFlow 中的模拟函数。最近我了解到,不幸的是 tf.bincount
没有 GPU 支持(您可以阅读 here )。是否有其他方法可以在 TensorFlow 中使用 GPU 高效地绘制加权直方图(如下面的示例所示)?
sess = tf.Session()
values = tf.random_uniform((1,50),10,20,dtype = tf.int32)
weights = tf.random_uniform((1,50),0,1,dtype = tf.float32)
counts = tf.bincount(values, weights = weights)
histogram = sess.run(counts)
print(histogram)
最佳答案
根据ekelsen on GitHub的建议,tf.bincount
的一个高效且支持 GPU 的替代方案是 tf.unsorted_segment_sum
。
正如您可以在 documentation 中读到的那样,您可以使用权重为 data
、值为 segments_ids
的函数。第三个参数 num_segments 应该 ≥ bincount 返回的直方图的大小(如果 > 在上一个直方图的最后一个之后只有零个元素)。在我上面的示例中,它将是:
sess = tf.Session()
values = tf.random_uniform((1,50),10,20,dtype = tf.int32)
weights = tf.random_uniform((1,50),0,1,dtype = tf.float32)
bins = 50
counts = tf.unsorted_segment_sum(weights, values, bins)
histogram = sess.run(counts)
print(histogram)
和输出:
[ 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0.
2.92621088 1.12118244 2.79792929 0.96016133 2.75781202
2.55233836 2.71923089 0.75750649 2.84039998 3.41356659
0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. ]
关于python - Tensorflow:有没有办法在没有 tf.bincount 的情况下构建加权直方图?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45147868/