python - Tensorflow:有没有办法在没有 tf.bincount 的情况下构建加权直方图？

Question

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。最近我了解到很遗憾 tf.bincount 没有 GPU 支持(你可以阅读 here )。有没有其他方法可以在 TensorFlow 中使用 GPU 高效地制作加权直方图，如下例所示？

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)

Answer 1

根据 ekelsen on GitHub 的建议，tf.bincount 的一种高效且受 GPU 支持的替代方法是 tf.unsorted_segment_sum。正如您在 documentation 中所读到的那样，您可以使用权重作为 data，值作为 segments_ids 的函数。第三个参数 num_segments 应该大于等于 bincount 返回直方图的大小(如果 > 你将在前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.        ]