torch.topk(
时间: 2023-09-07 13:18:22 浏览: 39
torch.topk是一个PyTorch库中的函数,用于在给定维度上返回输入张量中的前k个最大值和对应的索引。
函数原型如下:
torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor)
其中,参数含义如下:
- input:输入张量
- k:返回的最大值数量
- dim:指定在哪个维度上进行计算,默认为输入张量的最后一个维度
- largest:如果为True,则返回前k个最大值;如果为False,则返回前k个最小值。默认为True
- sorted:如果为True,则返回的结果按照降序排列;如果为False,则返回的结果按照原始顺序。默认为True
- out:可选参数,用于指定输出张量的位置
该函数返回一个元组,包含两个张量:
- 第一个张量是输入张量中前k个最大/最小值构成的新张量
- 第二个张量是对应的索引构成的新张量,表示输入张量中前k个最大/最小值的位置
例如,可以使用以下代码来获取张量a中最大的3个元素及其对应的索引:
values, indices = torch.topk(a, k=3)
其中,values是包含最大的3个元素的张量,indices是包含最大元素对应索引的张量。
请注意,在调用该函数之前,需要确保输入张量的大小是合适的。
相关问题
torch.topk
torch.topk函数是PyTorch中的一个函数,用于获取张量(Tensor)中的前k个最大值。它的使用方式如下:
```python
torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None)
```
参数说明:
- input: 输入的张量。
- k: 需要获取的最大值的个数。
- dim: 沿着哪个维度进行排序,默认为None,表示对整个张量进行排序。
- largest: 控制是否获取最大值,默认为True,表示获取最大值;若为False,则获取最小值。
- sorted: 控制返回的结果是否排序,默认为True,表示返回排序后的结果;若为False,则返回未排序的结果。
- out: 可选参数,用于指定输出结果的张量。
返回值:
- values: 包含前k个最大值的张量。
- indices: 包含前k个最大值对应的索引的张量。
示例:
```python
import torch
x = torch.tensor([1, 3, 2, 5, 4])
values, indices = torch.topk(x, 3)
print(values) # tensor([5, 4, 3])
print(indices) # tensor([3, 4, 1])
```
在上述示例中,我们创建了一个tensor x,然后使用torch.topk函数获取了x中的前3个最大值及其对应的索引。结果中,values为tensor([5, 4, 3]),indices为tensor([3, 4, 1])。
python torch.topk
torch.topk 是 PyTorch 中的一个函数,用于获取输入张量中前 k 个最大值及其对应的索引。
函数原型如下:
```
torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> Tuple[Tensor, LongTensor]
```
其中,参数含义如下:
- `input`(Tensor):输入张量。
- `k`(int):需要获取最大值的数量。
- `dim`(int,可选):在哪个维度上进行 topk 操作。默认为 None,代表整个输入张量。
- `largest`(bool,可选):是否返回最大的 k 个值。默认为 True。
- `sorted`(bool,可选):是否返回已排序的结果。默认为 True。
- `out`(tuple,可选):输出张量,包含两个张量:第一个张量是前 k 个最大值组成的张量,第二个张量是这些最大值在输入张量中对应的索引。
例如,下面的代码演示了如何在第一个维度上获取输入张量中前 3 个最大值及其索引:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 3, 2], [4, 6, 5], [7, 9, 8]])
values, indices = torch.topk(x, k=3, dim=0)
print(values)
print(indices)
```
输出结果为:
```
tensor([[7, 9, 8],
[6, 5, 4],
[3, 2, 1]])
tensor([[2, 2, 2],
[1, 1, 1],
[0, 0, 0]])
```
其中,`values` 张量中存放了输入张量中前 3 个最大值,`indices` 张量中存放了这些最大值在输入张量中对应的索引。
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