SparseBincount

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR&950DT系列产品	√
Atlas A3系列产品	√
Atlas A2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：统计稀疏张量中每个值（bin index）的出现次数或加权累加和。支持1D和多维模式，支持binary_output模式。

• 计算公式：

$$\text{1D: }output[v]+=w_i(\text{if }v<size)$$

$$\text{Multi-dim: }output[batch][v]+=w_i(\text{if }v<size\text{ and }batch<dense\_shape[0])$$

参数说明

参数名	输入/输出/属性	描述	数据类型	数据格式
indices	输入	稀疏张量的索引，2D tensor，shape (N, R)。	INT64	ND
values	输入	稀疏张量的值（bin index），1D tensor，shape (N,)。	INT32、INT64	ND
dense_shape	输入	稀疏张量的稠密形状，1D tensor，shape (R,)。	INT64	ND
size	输入	bin的数量（标量tensor），shape (1,)。	INT32、INT64	ND
weights	输入	权重，1D tensor，shape (N,)或(0,)。为空时每个出现计为1。	FLOAT	ND
binary_output	可选属性	是否二值输出，缺省值为false。True时出现过的bin设为1，False时输出计数或加权累加。	BOOL	-
output	输出	统计结果。1D时shape=[size]，多维时shape=[dense_shape[0], size]。	FLOAT	ND

约束说明

• indices为2D tensor，shape (N, R)；values、dense_shape、size、weights均为1D tensor
• indices行数（N）必须等于values元素数（N）
• indices列数（R）必须等于dense_shape元素数（R），且dense_shape元素数（R）至少为1（dense_shape非空）
• indices[:, j]必须在[0, dense_shape[j])范围内
• values[i]必须在[0, size)范围内
• weights非空时，元素数必须与values元素数（N）相等
• size为非负标量，shape为(1,)
• weights为空（元素数为0）时，每个出现计为1.0
• binary_output = True时，出现过的bin设为1.0，忽略权重

调用说明

调用方式	样例代码	说明
GE图模式	test_geir_sparse_bincount	通过算子IR构图方式调用SparseBincount算子。