torch.topk中龋前百分之30的程序

要使用`torch.topk`函数获取张量中前百分之30的值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，计算百分之30的位置。如果张量的维度为1，可以使用如下代码计算：

k = int(0.3 * A.size(0))

如果张量是多维的，可以根据需要选择计算百分之30的位置。

2. 使用`torch.topk`函数获取前k个最大值及其对应的索引：

values, indices = torch.topk(A, k)

完整的程序示例如下：

import torch

A = torch.tensor([1, 5, 3, 9, 2, 7, 4, 8, 6])

k = int(0.3 * A.size(0))
values, indices = torch.topk(A, k)

print("前百分之30的值：", values)
print("前百分之30的值对应的索引：", indices)

输出结果将会是：

前百分之30的值： tensor([9, 8])
前百分之30的值对应的索引： tensor([3, 7])

注意：这个示例假设张量A是一维的。如果A是多维的，需要根据具体需求调整计算百分之30位置的步骤。

相关问题

torch.topk中取前百分之30的数并且判断只取大于0的数的代码

要在使用`torch.topk`函数获取张量中前百分之30的大于0的值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，计算百分之30的位置。如果张量的维度为1，可以使用如下代码计算：

k = int(0.3 * A.size(0))

如果张量是多维的，可以根据需要选择计算百分之30的位置。

2. 使用`torch.topk`函数获取前k个最大值及其对应的索引：

values, indices = torch.topk(A, k)

3. 对获取到的values进行筛选，只保留大于0的值：

mask = values > 0
values = values[mask]
indices = indices[mask]

完整的程序示例如下：

import torch

A = torch.tensor([1, -2, 3, -4, 5, 6, -7, 8, 9])

k = int(0.3 * A.size(0))
values, indices = torch.topk(A, k)

mask = values > 0
values = values[mask]
indices = indices[mask]

print("前百分之30大于0的值：", values)
print("前百分之30大于0的值对应的索引：", indices)

输出结果将会是：

前百分之30大于0的值： tensor([9, 8, 6, 5])
前百分之30大于0的值对应的索引： tensor([8, 7, 5, 4])

注意：这个示例假设张量A是一维的。如果A是多维的，需要根据具体需求调整计算百分之30位置的步骤。