tf.math.top_k
Находит значения и индексы k наибольших элементов последнего измерения.
tf.math.top_k(
input,
k=1,
sorted=True,
index_type=tf.dtypes.int32,
name=None
)
Используется в блокнотах
| Используется в руководствах |
|---|
Если входные данные — вектор (ранг=1), функция находит k наибольших элементов вектора и возвращает их значения и индексы в виде векторов. Таким образом, values[j] — это j-й по величине элемент в input, а его индекс — indices[j].
result = tf.math.top_k([1, 2, 98, 1, 1, 99, 3, 1, 3, 96, 4, 1],
k=3)
result.values.numpy()
array([99, 98, 96], dtype=int32)
result.indices.numpy()
array([5, 2, 9], dtype=int32)Для матриц (а также входных данных более высокого ранга) функция вычисляет k наибольших элементов в каждой строке (а также в каждом векторе вдоль последнего измерения). Таким образом,
input = tf.random.normal(shape=(3,4,5,6)) k = 2 values, indices = tf.math.top_k(input, k=k) values.shape.as_list() [3, 4, 5, 2] values.shape == indices.shape == input.shape[:-1] + [k] True
Индексы можно использовать, чтобы gather из тензора, форма которого совпадает с input.
gathered_values = tf.gather(input, indices, batch_dims=-1) assert tf.reduce_all(gathered_values == values)
Если два элемента равны, первым будет элемент с меньшим индексом.
result = tf.math.top_k([1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0],
k=3)
result.indices.numpy()
array([0, 1, 3], dtype=int32)По умолчанию индексы возвращаются с типом int32, однако его можно изменить, указав index_type.
result = tf.math.top_k([1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0],
k=3, index_type=tf.int16)
result.indices.numpy()
array([0, 1, 3], dtype=int16)| Аргументы | |
|---|---|
input | Тензор Tensor ранга 1 или выше, последнее измерение которого имеет размер не менее k. |
k | Тензор Tensor ранга 0 типа int16, int32 или int64. Количество наибольших элементов, которые нужно найти вдоль последнего измерения (в каждой строке для матриц). |
sorted | Если значение равно true, результирующие k элементы будут отсортированы по значениям в порядке убывания. |
index_type | Необязательный тип данных для выходных индексов. |
name | Необязательное имя операции. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Кортеж с двумя именованными полями: | |
values | k наибольших элементов вдоль каждого среза последнего измерения. |
indices | Индексы values в пределах последнего измерения input. |
© 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/math/top_k