unique_consecutive

paddle. unique_consecutive ( x, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None, dtype='int64', name=None )

将 Tensor 中连续重复的元素进行去重，返回连续不重复的 Tensor 。

示例图解说明：

上图展示了一个一维张量的去重过程 下图展示了一个 [3, 4] 的二维张量沿 axis = 0 展开后去重再进行二维折叠的过程

示例二图示

参数

  • x (Tensor) - 输入的 Tensor，数据类型为：float32、float64、int32、int64。

  • return_inverse (bool，可选) - 如果为 True，则还返回输入 Tensor 的元素对应在连续不重复元素中的索引，该索引可用于重构输入 Tensor。默认：False。

  • return_counts (bool，可选) - 如果为 True，则还返回每个连续不重复元素在输入 Tensor 中的个数。默认：False。

  • axis (int，可选) - 指定选取连续不重复元素的轴。默认值为 None，将输入平铺为 1-D 的 Tensor 后再选取连续不重复元素。默认：None。

  • dtype (np.dtype|str，可选) - 用于设置 inverse 或者 counts 的类型，应该为 int32 或者 int64。默认：int64。

  • 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

  • out ( Tensor ) - 连续不重复元素构成的 Tensor ，数据类型与输入一致。

  • inverse ( Tensor ，可选 ) - 输入 Tensor 的元素对应在连续不重复元素中的索引，仅在 return_inverse 为 True 时返回。

  • counts ( Tensor ，可选) - 每个连续不重复元素在输入 Tensor 中的个数，仅在 return_counts 为 True 时返回。

代码示例

COPY-FROM: paddle.unique_consecutive