torch.functional.unique_consecutive

torch.functional.unique_consecutive(*args, **kwargs)

从每个连续的等效元素组中删除除第一个元素之外的所有元素。

注意

此函数与 torch.unique() 的不同之处在于，它仅消除连续的重复值。此语义类似于 C++ 中的 std::unique。

参数

• input (Tensor) – 输入张量

• return_inverse (bool) – 是否也返回原始输入元素在返回的唯一列表中位置的索引。

• return_counts (bool) – 是否也返回每个唯一元素的计数。

• dim (int) – 应用 unique 的维度。如果为 None，则返回展平输入（flattened input）的 unique 值。默认为 None。

返回

包含以下内容的张量或张量元组：

• output (Tensor): 输出的唯一标量元素列表。

• inverse_indices (Tensor): (可选) 如果 return_inverse 为 True，则会额外返回一个张量（形状与输入相同），表示原始输入中的元素映射到输出中的位置；否则，此函数将只返回一个张量。

• counts (Tensor): (可选) 如果 return_counts 为 True，则会额外返回一个张量（形状与输出相同，或如果指定了 dim，则与 output.size(dim) 相同），表示每个唯一值或张量的出现次数。

返回类型

(Tensor, Tensor (可选), Tensor (可选))

示例

>>> x = torch.tensor([1, 1, 2, 2, 3, 1, 1, 2])
>>> output = torch.unique_consecutive(x)
>>> output
tensor([1, 2, 3, 1, 2])

>>> output, inverse_indices = torch.unique_consecutive(x, return_inverse=True)
>>> output
tensor([1, 2, 3, 1, 2])
>>> inverse_indices
tensor([0, 0, 1, 1, 2, 3, 3, 4])

>>> output, counts = torch.unique_consecutive(x, return_counts=True)
>>> output
tensor([1, 2, 3, 1, 2])
>>> counts
tensor([2, 2, 1, 2, 1])