DenseBincount

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR&950DT系列产品	√
Atlas A3训练系列产品/Atlas A3推理系列产品	√
Atlas A2训练系列产品/Atlas A2推理系列产品	√
Atlas 200I/500 A2推理产品	×
Atlas推理系列产品	×
Atlas训练系列产品	√

功能说明

• 算子功能：DenseBincount对一维或二维整数输入逐行统计每个bin的出现次数或权重和。

• 计算公式：

  设size中的唯一元素值为bin数量M。对于一维输入，输出形状为[M]；对于二维输入，输出形状为[N, M]，其中N = input.shape[0]。对有效的行号r和bin下标m，非二值输出为：

  $$output[r,m]=\sum _{i\in row(r)}1(inpu{t}_i=m)\times \{\begin{array}{ll}weight{s}_i,& numel(weights)>0\\ 1,& numel(weights)=0\end{array}$$

  binary_output为true时，输出为：

  $$output[r,m]=1(\exists i\in row(r),inpu{t}_i=m)$$

  输入值大于或等于M时忽略。一维输入中的负值忽略；二维输入中的负值按TensorFlow DenseBincount语义折返到前一行，折返后行号或bin下标仍越界时忽略。binary_output为true时不使用weights的数值。

参数说明

参数名	输入/输出/属性	是否必选	描述	数据类型	数据格式
input	输入	是	一维或二维bin下标张量。	INT32、INT64	ND
size	输入	是	包含一个非负常量值的标量或一维单元素张量，该元素值表示bin数量。数据类型必须与input一致。	INT32、INT64	ND
weights	输入	是	权重张量。该输入不可省略；无权重时传零元素张量，表示按次数统计。非空时元素数量必须与input相同，并按展平下标一一对应。	FLOAT32	ND
binary_output	属性	否	是否仅输出bin命中标记，默认为false。	Bool	-
output	输出	是	统计结果。一维输入对应形状[M]，二维输入对应形状[input.shape[0], M]，其中M为size中的唯一元素值。	FLOAT32	ND

约束说明

• input的rank只能为1或2。
• size必须是标量或仅含一个非负常量值的一维ND张量，且数据类型必须与input相同。
• weights不可省略，rank不能超过2。无权重时传入零元素张量；非空时元素数量必须与input相同，按展平顺序逐元素对应，不要求与input逐维同shape。
• Ascend 950PR&950DT系列产品：
  • weights为FLOAT32类型ND张量，rank不能超过2；元素数量为0时表示不使用权重，非空时元素数量必须与input相同。
  • 支持input任意维度大小为0或M为0。input的shape为[0]时，输出shape为[M]；shape为[N, 0]时，输出shape为[N, M]；shape为[0, N]或[0, 0]时，输出shape为[0, M]。M为0时，输出最后一维大小为0。
  • 输出元素数rows * M不能超过INT64索引可表示的FLOAT32元素数量上限，且输出张量所需存储必须能由运行环境分配；一维输入的rows取1。
• Atlas A3训练系列产品/Atlas A3推理系列产品、Atlas A2训练系列产品/Atlas A2推理系列产品：
  • 沿用既有实现的空Tensor处理边界。
  • weights的rank不能超过2；元素数量为0时表示不使用权重，非空时元素数量必须与input相同，不要求与input逐维同shape。
  • M、输入维度大小和输入元素数量必须在INT32范围内。
• 本算子仅支持GE图模式和TensorFlow图解析通路调用，不提供公开的aclnn接口。

调用说明

调用方式	调用样例	说明
图模式调用	test_geir_dense_bincount.cpp	通过算子IR构图调用DenseBincount算子。