Función Tensorflow.js tf.bincount()

Introducción: Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node. La función Tensorflow.js tf.bincount() genera el tensor del tamaño proporcionado con el mismo tipo de datos. Los valores del tensor serían la suma de números en un índice del tensor de peso proporcionado que corresponde al índice del número índice en el tensor de entrada.  

Sintaxis: 

tf.bincount( x ,weights ,size )

Parámetros: 

• x: La variable indicada es el tensor de entrada. Debe ser de 1d tensor.
• pesos: La variable indicada es un tensor del mismo tamaño que x. Son los valores correspondientes al valor en el tensor x.
• tamaño: El valor de estado es el tamaño del tensor de salida.

Devuelve: tf.tensor1D

Ejemplo básico de la función tf.bincount():

Ejemplo 1: En este ejemplo, creamos un tensor y contamos la aparición del número entre el tamaño y lo imprimimos. 

// Importing tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing the input
const geek_input = tf.tensor([1, 2, 9, 6, 5, 4, 7,
    4, 7, 4, 3, 2, 4, 2, 5, 1], [1, 16], 'int32');
 
// Printing Input tensor
console.log('Input tensor: ',geek_input)
 
// Weight and size  for the bincount
const geek_Weight = [];
const geek_size = 5;
 
// Applying bincount to input tensor
const r = tf.bincount(geek_input, geek_Weight,geek_size)
 
// Printing result
console.log("Number of Index Number in tensor: ",r)
 
// Printing Occurrence of index in tensor
const r1 = r.arraySync();
r1.map((e,i) => {console.log(`Index ${i} occurs`, e ,"times")})

Producción:  

Input tensor:  Tensor
     [[1, 2, 9, 6, 5, 4, 7, 4, 7, 4, 3, 2, 4, 2, 5, 1],]

Number of Index Number in tensor:  
Tensor
    [0, 2, 3, 1, 4]

Index 0 occurs 0 times
Index 1 occurs 2 times
Index 2 occurs 3 times
Index 3 occurs 1 times
Index 4 occurs 4 times

Ejemplo 2: En este ejemplo, creamos un tensor de entrada y un tensor de peso y lo pasamos a la función bincount y vemos cómo bincount calcula el valor para el tensor de salida.  

// Importing tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initializing the input
const geek_input = tf.tensor([1, 2, 9, 6, 5,
    4, 7, 4, 7, 4, 3], [1, 11], 'int32');
 
// Printing Input tensor
console.log('Input tensor: ',geek_input)
 
// Weight and size  for the bincount
const geek_Weight = tf.tensor(
    [0, 2, 5, 8, 9, 3, 5, 5, 3, 8, 2]);
 
const geek_size = 8;
 
// Applying bincount to input tensor
const r = tf.bincount(geek_input,geek_Weight,geek_size)
 
// Printing result
console.log("Output tensor: ",r)

Producción: 

Input tensor:  Tensor
     [[1, 2, 9, 6, 5, 4, 7, 4, 7, 4, 3],]
Output tensor:  Tensor
    [0, 0, 2, 2, 16, 9, 8, 8]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#bincount