torch.kthvalue

torch.kthvalue(input, k, dim=None, keepdim=False, *, out=None)

Возвращает именованный кортеж (values, indices), где values — k-й наименьший элемент каждой строки тензора input вдоль указанного измерения dim. А indices — индексное положение каждого найденного элемента.

Если dim не задано, выбирается последнее измерение input.

Если keepdim равно True, тензоры values и indices имеют тот же размер, что и input, за исключением измерения dim, размер которого равен 1. В противном случае dim удаляет измерения размера 1 (см. torch.squeeze()), в результате чего тензоры values и indices имеют на одно измерение меньше, чем тензор input.

Примечание

Если input — это тензор CUDA и существует несколько допустимых значений k-го элемента, эта функция может недетерминированно возвращать indices для любого из них.

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор.
• k (int) – номер k-го наименьшего элемента
• dim (int, optional) – измерение, вдоль которого нужно найти k-е значение
• keepdim (bool, optional) – следует ли сохранять dim выходного тензора. По умолчанию: False.

Именованные аргументы:

out (tuple, optional) – выходной кортеж (Tensor, LongTensor), который можно указать для использования в качестве выходных буферов

Пример:

>>> x = torch.arange(1., 6.)
>>> x
tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.])
>>> torch.kthvalue(x, 4)
torch.return_types.kthvalue(values=tensor(4.), indices=tensor(3))

>>> x=torch.arange(1.,7.).resize_(2,3)
>>> x
tensor([[ 1.,  2.,  3.],
        [ 4.,  5.,  6.]])
>>> torch.kthvalue(x, 2, 0, True)
torch.return_types.kthvalue(values=tensor([[4., 5., 6.]]), indices=tensor([[1, 1, 1]]))