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功能

torch.bucketize 是 PyTorch 中的一个函数，用于将张量中的值按照指定的边界（bins）进行离散化。它返回每个值所属分箱（bin）的索引。

基本语法

torch.bucketize(input, boundaries, *, out_int32=False, right=False)

参数

1. input:

   • 输入张量，包含需要离散化的值。

2. boundaries:

   • 分箱边界，必须是单调递增的 1D 张量（或 Python 数组）。

3. out_int32 (可选，默认 False):

   • 如果为 True，返回的分箱索引是 int32 类型。
   • 如果为 False，返回 int64 类型。

4. right (可选，默认 False):

   • 如果为 False，分箱边界为左闭右开 [boundaries[i-1], boundaries[i])。
   • 如果为 True，分箱边界为左开右闭 (boundaries[i-1], boundaries[i]]。

返回值

• 一个与输入形状相同的张量，元素为每个输入值所属的分箱索引。

使用场景

• 数据离散化：将连续数据分成固定范围的区间。
• 编码分箱：为数据分箱后生成索引，用于特征工程或模型输入。

示例代码

1. 基本用法

import torch# 输入数据
input = torch.tensor([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])
# 分箱边界
boundaries = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])# 计算分箱索引
output = torch.bucketize(input, boundaries)print("Input:", input)
print("Boundaries:", boundaries)
print("Output (Indices):", output)

2. 批量分箱

# 批量输入
inputs = torch.tensor([[1.5, 4.0, 6.0], [2.1, 3.3, 5.5]])
boundaries = torch.tensor([1.0, 3.0, 5.0])# 分箱索引
batch_output = torch.bucketize(inputs, boundaries)print("Inputs:", inputs)
print("Boundaries:", boundaries)
print("Batch Output:", batch_output)

输出:

Inputs: tensor([[1.5000, 4.0000, 6.0000],[2.1000, 3.3000, 5.5000]])
Boundaries: tensor([1., 3., 5.])
Batch Output: tensor([[1, 2, 3],[1, 2, 3]])

3. 结合 One-Hot 编码

# 分箱边界
boundaries = torch.tensor([0.0, 2.0, 4.0, 6.0])
# 输入数据
input_data = torch.tensor([1.5, 3.0, 5.5])# 分箱索引
indices = torch.bucketize(input_data, boundaries)# 转换为 One-Hot 编码
one_hot = torch.nn.functional.one_hot(indices, num_classes=len(boundaries) + 1)print("Input Data:", input_data)
print("Indices:", indices)
print("One-Hot Encoding:\n", one_hot)

输出:

Input Data: tensor([1.5000, 3.0000, 5.5000])
Indices: tensor([1, 2, 3])
One-Hot Encoding:tensor([[0, 1, 0, 0, 0],[0, 0, 1, 0, 0],[0, 0, 0, 1, 0]])

总结

• torch.bucketize 是一种高效的分箱工具，适用于连续数据离散化、特征工程、分箱索引生成等场景。
• 配合 One-Hot 编码，可以进一步将离散索引用于神经网络输入。