pytorch topk

PyTorch的topk函数是用于返回输入张量中指定维度上的前k个最大值及其对应的索引。它的函数签名为torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None)，返回一个元组，包含最大的k个值组成的张量和它们在输入张量中的索引组成的长整型张量。其中，input是输入张量，k是要返回的最大值的个数，dim是指定的维度，largest决定是否返回最大值（默认为True），sorted决定是否返回排序的结果（默认为True），out是输出的张量。

例如，如果我们有一个输入张量input为[5, 9, 3, 2, 7]，我们想要找出其中最大的3个值及其索引，我们可以使用torch.topk(input, 3)。这将返回一个包含[9, 7, 5]的张量和一个包含[1, 4, 0]的长整型张量，分别表示最大的3个值和它们在输入张量中的索引。

在具体的代码中，maxk = max(topk)用于获取topk列表中的最大值，而output.topk(maxk, 1, True, True)则是对output进行topk操作，返回最大值和对应的索引。这种用法可以帮助我们在代码中获取最大的k个值及其索引。

总结来说，PyTorch的topk函数可以帮助我们在指定维度上找出输入张量中的最大值及其对应的索引。这在许多机器学习和深度学习任务中非常有用。如果想要了解更多关于topk函数的用法，可以参考PyTorch官方中文文档或者一篇介绍topk函数用法的文章。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pytorch 中的topk函数](https://blog.csdn.net/u012505617/article/details/103711019)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [PyTorch中topk函数的用法详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38628150/12856649)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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