PyTorch张量中的唯一值

Question

我正在尝试在PyTorch张量中查找不同的值。 是否有Tensorflow的unique op的高效类比？

- arosa

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仅供参考 - 在pytorch的github上有一个功能请求，链接在这里：https://github.com/pytorch/pytorch/issues/2031 - cleros

正如其他答案所指出的那样，unique op 存在于 torch>=0.4。 - arosa

Answer 1

0.4.0版本中有一个torch.unique()方法。

在torch <= 0.3.1版本中，你可以尝试：

import torch
import numpy as np

x = torch.rand((3,3)) * 10
np.unique(x.round().numpy())

- Alex Glinsky

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不错，但是目前 (0.4.0) 版本的 unique 只支持 CPU.. :-) - aerin

Answer 2

您可以将其转换为numpy数组，并利用numpy内置的“unique”函数：

您可以将其转换为numpy数组，并利用numpy内置的“unique”函数：

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

例子：

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]

- entrophy

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我认为这个方法可以行得通，但我宁愿避免使用numpy操作，因为它可能会花费太多时间。无论如何，我认为这是目前唯一的解决方案，谢谢。 - arosa

Answer 3

1. 使用torch.eq()获取两个张量之间的公共项
2. 获取索引并连接张量
3. 最后通过torch.unique获得公共项：

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]]))

- Sunil

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如果您在代码中添加一些解释说明，那就更好了。 - L. F.

我们获取两个张量之间的共同项。通过 @2 tensor.eq() 相当于获取索引，最后通过 'torch.unique' 来连接张量以获取共同项。 - Sunil

a[equal_data].unique()应该也能实现目标，同时避免“猫” ;) - Tom