Как применить функцию гистограммы в pytorch к определенной оси c? - PullRequest
Новая
       9

Как применить функцию гистограммы в pytorch к определенной оси c?

0 голосов
/ 17 апреля 2020

Я бы хотел использовать функцию torch.histc для разных образцов в моей тренировочной партии. Вот пример: 

>>> tt2 = torch.from_numpy(np.array([[-0.2, 1, 0.21], [-0.1, 0.32, 0.2]]))
>>> tt3 = torch.from_numpy(np.array([[-0.8, 0.6, 0.1], [-0.6, 0.5, 0.4]]))
>>> t = torch.cat((tt2, tt3), 1)
>>> t
tensor([[-0.2000,  1.0000,  0.2100, -0.8000,  0.6000,  0.1000],
        [-0.1000,  0.3200,  0.2000, -0.6000,  0.5000,  0.4000]],
       dtype=torch.float64)
>>> torch.histc(t, bins=1, min=0, max=5)
tensor([8.], dtype=torch.float64)

Однако я не хочу применять функцию гистограммы для всех значений в t, я скорее ожидаю что-то вроде этого: 

>>> torch.histc(torch.tensor([[-0.2000,  1.0000,  0.2100, -0.8000,  0.6000,  0.1000]]), bins=1, min=0, max=5)
tensor([4.])
>>> torch.histc(torch.tensor([[-0.1000,  0.3200,  0.2000, -0.6000,  0.5000,  0.4000]]), bins=1, min=0, max=5)
tensor([4.])
>>>
* 1008 И, наконец, я хочу объединить все гистограммы в один и тот же тензор: tensor([[4.], [4.]]). Заранее спасибо

1 Ответ

0 голосов
/ 20 апреля 2020

Проблема решена с помощью этой функции, но я не уверен, что это самый pythoni c способ сделать это: 

import numpy as np

def funct(semembs_as, semembs_bs):
    t = torch.cat((semembs_as, semembs_bs), 1)
    # make prediction a value between 0.0 and 5.0
    l = [torch.histc(ti, bins=1, min=0, max=5) for ti in t]
    y = [list(e) for e in l]
    return torch.from_numpy(np.array(y))

t1 = torch.from_numpy(np.array([[-0.2, 1, 0.21], [-0.1, 0.32, 0.2]]))
t2 = torch.from_numpy(np.array([[0.7, 0.0, -0.6], [-0.6, 0.5, 0.4]]))

x = funct(t1, t2)
x

тензор ([[4.], [4.]], dtype = torch.float64)

Если у вас есть лучшие решения, не стесняйтесь комментировать, пожалуйста.

...