Python 如何计算tensorflow张量中的元素？

我有一个张量，例如：X=[1,1,0,0,1,2,2,0,1,2]

我想要的是把这个张量X减少到一个张量，比如：Y=[3，4，3]

其中，位置0中的Y是X中有多少个0的计数，位置1中有多少个1，依此类推

我现在做的是使用tf.where函数迭代这个张量。但这似乎并不优雅，必须有更好的方法来做到这一点

谢谢。

您正在寻找

注意tf.bincount只处理正整数。如果输入张量不是整数类型，或包含负值，则必须使用tf.unique\u和\u count。否则，bincount就可以了，而且已经说到点子上了。

您正在寻找的

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注意tf.bincount只处理正整数。如果输入张量不是整数类型，或包含负值，则必须使用tf.unique\u和\u count。否则，bincount就可以了，而且切中要害。

我认为您正在寻找Y=tf.bincountX：

对于负整数，可以使用：

tf.bincount(X + tf.abs(tf.reduce_min(X)) )

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我认为您正在寻找Y=tf.bincountX：

对于负整数，可以使用：

tf.bincount(X + tf.abs(tf.reduce_min(X)) )

tf.bincount(X + tf.abs(tf.reduce_min(X)) )