tf.approx_top_k
Возвращает приближённые значения min/max k и их индексы для входного операнда.
tf.approx_top_k(
input: Annotated[Any, TV_ApproxTopK_T],
k: int,
reduction_dimension: int = -1,
recall_target: float = 0.95,
is_max_k: bool = True,
reduction_input_size_override: int = -1,
aggregate_to_topk: bool = True,
name=None
)
Подробное описание алгоритма см. на странице https://arxiv.org/abs/2206.14286. В настоящее время эта операция оптимизирована только для TPU.
| Аргументы | |
|---|---|
input | Tensor. Должен иметь один из следующих типов: half, bfloat16, float32. Массив для поиска. Должен быть как минимум одномерным и иметь тип с плавающей запятой |
k | int, который >= 0. Задаёт количество min/max-k. |
reduction_dimension | Необязательный int. По умолчанию — -1. Целочисленная размерность, вдоль которой выполняется поиск. По умолчанию: -1. |
recall_target | Необязательный float. По умолчанию — 0.95. Целевое значение полноты для аппроксимации. Диапазон: (0,1] |
is_max_k | Необязательный bool. По умолчанию — True. Если значение равно true, вычисляет max-k; в противном случае вычисляет min-k. |
reduction_input_size_override | Необязательный int. По умолчанию — -1. Если задано положительное значение, оно переопределяет размер, определяемый input[reduction_dim] для вычисления полноты. Этот параметр полезен, когда заданный input является лишь подмножеством общего вычисления в конвейерах SPMD или распределённых конвейерах, где истинный размер входных данных нельзя определить по форме input. |
aggregate_to_topk | Необязательный bool. По умолчанию — True. Если значение равно true, объединяет приближённые результаты, оставляя top-k. Если значение равно false, возвращает приближённые результаты. Число приближённых результатов определяется реализацией и больше или равно указанному k. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
Кортеж объектов Tensor (значения, индексы). | |
values | Tensor. Имеет тот же тип, что и input. |
indices | Tensor типа int32. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/approx_top_k
