numpy有没有torch.topk

是的，NumPy库中没有torch.topk方法。torch.topk是PyTorch库中的一个函数，用于获取张量中的最大K个元素及其对应的索引。如果您想在NumPy中实现类似的功能，您可以使用np.argsort和切片操作来获取最大K个元素的索引。例如，np.argsort可以用于获取数组中元素的排序索引，然后使用切片操作获取最大K个元素的索引。

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topk = torch.topk(cos, k=k+1)[1].cpu().numpy().astype('int32')

这个问题是关于 Python 代码的，我可以回答。这段代码使用 PyTorch 库中的 topk 函数，对输入的 cos 进行排序并返回前 k 个最大值的下标。然后将结果转换为 numpy 数组并转换为 int32 类型。

def _eval_cnn(self, loader): self._network.eval() y_pred, y_true = [], [] for _, (_, inputs, targets) in enumerate(loader): inputs = inputs.to(self._device) with torch.no_grad(): outputs = self._network(inputs)["logits"] predicts = torch.topk( outputs, k=self.topk, dim=1, largest=True, sorted=True )[ 1 ] # [bs, topk] y_pred.append(predicts.cpu().numpy()) y_true.append(targets.cpu().numpy()) return np.concatenate(y_pred), np.concatenate(y_true) # [N, topk]

这段代码是一个方法`_eval_cnn`的实现，它用于在给定数据加载器（loader）上评估一个卷积神经网络（CNN）模型。

代码的主要步骤如下：
1. 将网络设置为评估模式，即将其切换为推断模式，以便禁用一些不必要的计算和梯度更新。
2. 创建空列表`y_pred`和`y_true`，用于存储预测结果和真实标签。
3. 对于每个批次数据，在数据加载器上进行迭代。
4. 将输入数据（inputs）移动到指定设备（self._device），通常是GPU。
5. 使用torch.no_grad()上下文管理器，禁用梯度计算。
6. 通过网络传递输入数据，得到输出（outputs）。这里假设网络的输出是一个字典，其中包含名为"logits"的键对应的预测结果。
7. 对于每个样本，使用torch.topk函数找到输出中概率最高的前k个类别，并将其索引保存在predicts中。这里假设输出是一个形状为[批次大小, 类别数]的张量。
8. 将predicts转换为NumPy数组，并添加到y_pred列表中。
9. 将真实标签（targets）转换为NumPy数组，并添加到y_true列表中。
10. 返回合并后的预测结果（y_pred）和真实标签（y_true），形状为[N, topk]，其中N是样本数量。

需要注意的是，此代码片段使用了PyTorch库进行深度学习模型的评估，并假设CNN模型的输出包含一个名为"logits"的键对应的预测结果。