PyTorch 张量中的唯一值答案

【问题标题】：Unique values in PyTorch tensorPyTorch 张量中的唯一值
【发布时间】：2017-12-13 01:59:20
【问题描述】：

我想在 PyTorch 张量中找到不同的值。有没有 Tensorflow 的 unique op 的有效模拟？

【问题讨论】：

仅供参考 - 在 pytorch 的 github 上有一个功能请求，这里：github.com/pytorch/pytorch/issues/2031
正如另一个答案中指出的那样，unique op 存在于火炬中>=0.4

【解决方案1】：

您可以转换为 numpy 数组并使用 numpy 的内置 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]

【讨论】：

我认为这会起作用，但我宁愿避免 numpy 操作，因为它可能需要太多时间。无论如何，我认为这是目前唯一的解决方案，谢谢。

【解决方案2】：

用torch.eq()获取两个张量之间的共同项
获取索引并连接张量
终于通过torch.unique获得普通物品：

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]]))

【讨论】：

如果您在代码中添加一些解释会很好。
我们得到两个张量之间的共同项。等价于@2 tensor.eq() 获取索引和连接张量最终得到 'torch.unique' 的常用项帮助。
a[equal_data].unique() 在避开猫的同时也应该做到这一点；）

【解决方案3】：

0.4.0 中有一个torch.unique() 方法

在torch <= 0.3.1你可以试试：

import torch
import numpy as np

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

【讨论】：

不错..但唯一的（0.4.0）目前只有 CPU .. :-)