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Valeurs de tenseur uniques dans PyTorch

Je cherche à trouver des valeurs distinctes dans un tenseur PyTorch.
Existe-t-il un moyen efficace de reproduire Tensorflow op unique ?

pytorch
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arosa

Il y a une méthode torch.unique () dans 0.4.0

Dans torch <= 0.3.1 tu peux essayer:

import torch
import numpy as np

x = torch.Rand((3,3)) * 10
np.unique(x.round().numpy())
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Alex Glinsky

La meilleure façon (la plus simple) de le faire serait de convertir en numpy et d'utiliser la fonction unique intégrée de numpy. Ainsi.

def unique(tensor1d):
    t, idx = np.unique(tensor1d.numpy(), return_inverse=True)
    return torch.from_numpy(t), torch.from_numpy(idx)

Donc, quand vous l'essayez:

t, idx = unique(torch.LongTensor([1, 1, 2, 4, 4, 4, 7, 8, 8]))  
# t --> [1, 2, 4, 7, 8]
# idx --> [0, 0, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 4]
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entrophy

torch.unique ()>nous obtenons des éléments communs entre deux tenseurs. Équivalent de @ 2 tensor.eq () récupèrent les indices et concaténent les tenseurs pour enfin obtenir les éléments communs. Aide de 'torch.unique' .

import torch as pt

a = pt.tensor([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
b = pt.tensor([7,2,3,2,7,4,9,4,9,8])

equal_data = pt.eq(a, b)
pt.unique(pt.cat([a[equal_data],b[equal_data]]))
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Sunil