python - Tensorflow:查找张量中元素第一次出现的索引

Question

假设我有一个张量，x = [1, 2, 6, 6, 4, 2, 3, 2]
我想找到 x 中每个唯一元素第一次出现的索引。
输出应为 [0, 1, 6, 4, 2]。我基本上想要 numpy.unique(x,return_index=True) 的第二个输出。 tf.unique 似乎不支持此功能。在 tensorflow 中是否有解决方法，无需使用任何循环？

Answer 1

x = [1, 2, 6, 6, 4, 2, 3, 2]
x_count = tf.cumsum(tf.ones_like(x))-1
unique, unique_id = tf.unique(x)
unique_first = tf.unsorted_segment_min(x_count, unique_id, tf.shape(unique)[0])
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.stack([unique, unique_first],0)))

给予:

[[1 2 6 4 3]
 [0 1 2 4 6]]