mindspore.ops.UniqueConsecutive

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class mindspore.ops.UniqueConsecutive(return_idx=False, return_counts=False, axis=None)[源代码]

对输入张量中连续且重复的元素去重。

警告

这是一个实验性API,后续可能修改或删除。

更多参考详见 mindspore.ops.unique_consecutive()

参数:
  • return_idx (bool, 可选) - 是否返回每个输入中元素映射到输出中位置的索引。默认值: False

  • return_counts (bool, 可选) - 是否返回每个去重元素在输入所在的连续序列的计数。默认值: False

  • axis (int, 可选) - 维度。如果为 None ,则对输入进行展平操作。如果指定,必须是int32或int64类型。默认值: None

输入:
  • x (Tensor) - 输入Tensor。

输出:

Tensor或包含Tensor对象的元组( outputidxcounts )。

  • output 为去重后的输出,与 x 具有相同的数据类型。

  • 如果 return_idxTrue ,则返回Tensor idx ,shape与 input 相同,表示每个输入中元素映射到输出中位置的索引。

  • 如果 return_countsTrue ,则返回Tensor counts ,表示每个去重元素在输入中所在的连续序列的计数。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> from mindspore import dtype as mstype
>>> x = Tensor(np.array([1, 1, 2, 2, 3, 1, 1, 2]), mstype.int32)
>>> unique_consecutive = ops.UniqueConsecutive(True, True, None)
>>> output, idx, counts = unique_consecutive(x)
>>> print(output)
[1 2 3 1 2]
>>> print(idx)
[0 0 1 1 2 3 3 4]
>>> print(counts)
[2 2 1 2 1]