Как убрать последовательные дубликаты в тензорном потоке?

Question

Как убрать последовательные дубликаты в тензорном потоке?

1

Например, введите 1-й тензор:

l_in = [1,1,2,2,3,4,5,5,1,3,5]

Я хочу удалить последовательные дубликаты, что означает, что вывод должен быть:

l_out = [1,2,3,4,5,1,3,5]

Однако функция tf.unique возвращает только уникальные элементы, указывая, что последние три элемента также будут устранены. Результат tf.unique:

[1,2,3,4,5], [0,0,1,1,2,3,4,4,0,2,4] = tf.unique(l_in)

где второй элемент соответствует соответствующим идентификаторам.

Есть ли способ удалить только повторяющиеся дубликаты при сохранении не дублированных и неповторимых элементов?

GEORGE GUO 10 июль 2018, в 11:36

Источник

Теги:

python

tensorflow

tensor

duplicates

unique

2 ответа

0

Не знаю о тензорном потоке, но, поскольку это простой список, вы можете легко использовать groupby из itertools:

from itertools import groupby  
l_out = [x[0] for x in groupby(l_in)]
print(l_out) # prints [1, 2, 3, 4, 5, 1, 3, 5]

См. Также: Удаление элементов, имеющих последовательные дубликаты в Python

Bernhard 10 июль 2018, в 08:25

0

Спасибо за Вашу информацию. Я заметил этот ответ до того, как открыл этот вопрос, но не нашел соответствующего решения в тензорном потоке.
GEORGE GUO 10 июль 2018, в 09:50

Ещё вопросы

Спасибо за Вашу информацию. Я заметил этот ответ до того, как открыл этот вопрос, но не нашел соответствующего решения в тензорном потоке.

Aldream · Accepted Answer · 2018-07-10T08-51-00.000Z

Для 1D-тензоров, использующих вращение/смещение матрицы:

import tensorflow as tf

l_in = tf.constant([1,1,2,2,3,4,5,5,1,3,5])
l_left_shift = tf.concat((l_in[1:], [0]), axis=0)
mask_left_shift = tf.not_equal(l_in - l_left_shift, 0)
mask = tf.concat(([True], mask_left_shift[:-1]), axis=0)
l_out = tf.boolean_mask(l_in, mask)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(l_out))
# [1 2 3 4 5 1 3 5]

(т.е. идея состоит в том, чтобы вычесть каждый элемент с его правым соседом, затем замаскировать соседа, если результат вычитания равен 0)

Большое спасибо! Это аккуратная и блестящая идея!