क्या टेन्सफोर्लो में एक टेंसर का मोड लेना संभव है?

Question

मैं टेन्सफोर्लो में एक डीएजी बनाने की कोशिश कर रहा हूं जहां मुझे अपने लक्ष्य के अलग-अलग क्षेत्रों के मोड (सबसे अधिक मूल्य) लेने की आवश्यकता है। यह एक डाउनसमल्ड लक्ष्य बनाने के लिए है।

अभी, मैं पूर्व प्रसंस्करण कर रहा हूँ हर व्यक्ति स्थिति मैं सामना कर सकते हैं के लिए downsampled लक्ष्य, उन्हें बचत, और फिर उन्हें लोड हो रहा है। जाहिर है, अगर यह मेरे टेन्सफोर्लो ग्राफ में एकीकृत किया गया था, तो यह सब बहुत आसान होगा, ताकि मैं रनटाइम पर डाउनसमूल कर सकूं।

लेकिन मैंने हर जगह देखा है, और मुझे tf.reduce_mode का कोई सबूत नहीं मिल सकता है, जो tf.reduce_mean जैसा ही काम करेगा। क्या इस कार्यक्षमता को Tensorflow ग्राफ में बनाने का कोई तरीका है?

Answer 1

मेरा विचार है कि हम अद्वितीय संख्या और उनकी गिनती हो रही है। फिर हम उन संख्याओं को पाते हैं जो अक्सर दिखाई देते हैं। आखिरकार हम नंबर-गिनती टेंसर में अपने सूचकांक का उपयोग करके उन संख्याओं को एक से अधिक हो सकते हैं (एक से अधिक हो सकते हैं)।

samples = tf.constant([10, 32, 10, 5, 7, 9, 9, 9]) 
unique, _, count = tf.unique_with_counts(samples) 
max_occurrences = tf.reduce_max(count) 
max_cond = tf.equal(count, max_occurrences) 
max_numbers = tf.squeeze(tf.gather(unique, tf.where(max_cond))) 

with tf.Session() as sess: 
    print 'Most frequent Numbers\n', sess.run(max_numbers) 
> Most frequent Numbers 
    9