我有一系列到达时间，我想将其转换为以pytorch可微分方式使用的计数数据。

到达时间示例：

arrival_times = [2.1, 2.9, 5.1]

假设总范围为 6 秒。我想要的是：

counts = [0, 0, 2, 2, 2, 3]

对于这项任务，不可微分的方式非常有效：

x = [1, 2, 3, 4,5,6]
counts = torch.sum(torch.Tensor(arrival_times)[:, None] < torch.Tensor(x), dim=0)

事实证明，<这里的操作是不可微的。我需要这个操作的可微近似。

我能想到的是x从arrival_times导致以下数组的广播中减去。

[
[1.1, 0.1, -0.9, -1.9, -2.9, -3.9]
[1.9, 0.9, -0.1, -1.1, -2.1, -3.1]
[4.1, 3.1, 2.1, 1.1, 0.1, -0.9]
]

然后以某种方式垂直计算负（最好也是零）元素的数量，这将为我们提供 counts [0, 0, 2, 2, 2, 3]。

有没有办法做到这一点或这种近似的全新想法？