tf.math.top_k

Находит значения и индексы k наибольших элементов по последнему измерению.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.nn.top_k

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.math.top_k, tf.compat.v1.nn.top_k

tf.math.top_k(
    input,
    k=1,
    sorted=True,
    index_type=tf.dtypes.int32,
    name=None
)

Используется в блокнотах

Используется в учебниках
Интегрированные градиенты

Если входной параметр является вектором (ранг=1), находит k наибольших элементов в векторе и выводит их значения и индексы как векторы. Таким образом, values[j] является j-м по величине элементом в input, а его индекс равен 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 (соответственно, для входных данных более высокого ранга) вычисляет k наибольших элементов в каждой строке (соответственно, в векторе по последнему измерению). 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 могут быть использованы для gather из тензора, форма которого соответствует input.

gathered_values = tf.gather(input, indices, batch_dims=-1)
assert tf.reduce_all(gathered_values == values)

Если два элемента равны, элемент с меньшим индексом появляется первым.

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 как тип int32, однако это 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`	1-мерный или многомерный `Tensor` с последним измерением не менее `k`.
`k`	0-мерный `Tensor` типа `int16`, `int32` или `int64`. Количество наибольших элементов для поиска по последнему измерению (по каждой строке для матриц).
`sorted`	Если истинно, результирующие `k` элементы будут отсортированы по значениям в порядке убывания.
`index_type`	Необязательный тип данных для выходных индексов.
`name`	Необязательное имя операции.

Возвращаемые значения
Кортеж с двумя именованными полями:
`values`	`k` наибольшие элементы по каждому слайсу последнего измерения.
`indices`	Индексы `values` внутри 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