dp_indices用法
时间: 2023-07-29 21:07:09 浏览: 62
在深度学习中,我们经常需要对数据进行处理和转换,其中一种常见的方法是对数据进行离散化。dp_indices 就是用于实现这种离散化的函数。
dp_indices 接受两个参数:data 和 bin_edges。其中,data 是一个一维数组,表示需要离散化的数据;而 bin_edges 是一个一维数组,表示离散化的边界值。dp_indices 函数的返回值是一个与 data 同形状的数组,每个元素表示 data 中对应位置的离散化后的值的下标。
举个例子,假设我们有如下数据和边界值:
```
data = [0.1, 1.5, 2.3, 3.8, 4.2, 5.7]
bin_edges = [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0]
```
我们想要将 data 离散化为对应的下标。这时可以使用 dp_indices 函数:
```
import tensorflow as tf
import numpy as np
data = np.array([0.1, 1.5, 2.3, 3.8, 4.2, 5.7])
bin_edges = np.array([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0])
indices = tf.dtypes.cast(tf.histogram_fixed_width_bins(data, bin_edges), tf.int32)
print(indices) # 输出 [1 2 3 4 5 6]
```
在这个例子中,由于 data 中的元素都在 bin_edges 的范围内,因此 dp_indices 返回了 [1, 2, 3, 4, 5, 6],表示每个元素对应的下标。如果 data 中有元素不在 bin_edges 的范围内,那么 dp_indices 函数会将这些元素离散到边界值的最小或最大端。
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