Python tf.raw_ops.TopK用法及代码示例

查找最后一个维度的 k 最大元素的值和索引。

用法

tf.raw_ops.TopK(
    input, k, sorted=True, name=None
)

input 一个Tensor。必须是以下类型之一：float32 , float64 , int32 , uint8 , int16 , int8 , int64 , bfloat16 , uint16 , half , uint32 , uint64。一维或更高，最后一维至少 k 。
k int 即 >= 0 。沿最后一个维度(沿矩阵的每一行)查找的顶部元素的数量。
sorted 可选的 bool 。默认为 True 。如果为 true，则生成的 k 元素将按值降序排序。
name 操作的名称(可选)。

如果输入是向量(rank-1)，则在向量中找到 k 最大的条目，并将它们的值和索引作为向量输出。因此 values[j] 是 j - input 中最大的条目，其索引是 indices[j] 。

对于矩阵(分别是更高等级的输入)，计算每行中的顶部 k 条目(分别是沿最后一个维度的向量)。因此，

values.shape = indices.shape = input.shape[:-1] + [k]

如果两个元素相等，则首先出现lower-index 元素。

如果k 动态变化，请使用下面的TopKV2。

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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.raw_ops.TopK。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。