paddle.bucketize¶
将根据给定的一维 Tensor sorted_sequence 返回输入 x 对应的桶索引。
参数¶
x (Tensor) - 输入的 N 维 Tensor，支持的数据类型：int32、int64、float32、float64。
sorted_sequence (Tensor) - 输入的一维 Tensor，支持的数据类型：int32、int64、float32、float64。该 Tensor 的数值在其最后一个维度递增。
out_int32 (bool，可选) - 输出的数据类型支持 int32、int64。默认值为 False，表示默认的输出数据类型为 int64。
right (bool，可选) - 根据给定
x在sorted_sequence查找对应的上边界或下边界。如果sorted_sequence``的值为 nan 或 inf，则返回最内层维度的大小。默认值为 False，表示在 ``sorted_sequence的查找给定x的下边界。name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。
返回¶
Tensor(与 x 维度相同)，如果参数 out_int32 为 False，则返回数据类型为 int64 的 Tensor，否则将返回 int32 的 Tensor。
代码示例¶
import paddle
sorted_sequence = paddle.to_tensor([2, 4, 8, 16], dtype='int32')
x = paddle.to_tensor([[0, 8, 4, 16], [-1, 2, 8, 4]], dtype='int32')
out1 = paddle.bucketize(x, sorted_sequence)
print(out1)
# Tensor(shape=[2, 4], dtype=int64, place=CPUPlace, stop_gradient=True,
# [[0, 2, 1, 3],
# [0, 0, 2, 1]])
out2 = paddle.bucketize(x, sorted_sequence, right=True)
print(out2)
# Tensor(shape=[2, 4], dtype=int64, place=CPUPlace, stop_gradient=True,
# [[0, 3, 2, 4],
# [0, 1, 3, 2]])
out3 = x.bucketize(sorted_sequence)
print(out3)
# Tensor(shape=[2, 4], dtype=int64, place=CPUPlace, stop_gradient=True,
# [[0, 2, 1, 3],
# [0, 0, 2, 1]])
out4 = x.bucketize(sorted_sequence, right=True)
print(out4)
# Tensor(shape=[2, 4], dtype=int64, place=CPUPlace, stop_gradient=True,
# [[0, 3, 2, 4],
# [0, 1, 3, 2]])