torch.topk

最新推荐文章于 2025-07-17 07:39:22 发布
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分类专栏： pytorch知识宝典
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/86616547
本文详细介绍了PyTorch库中的torch.topk函数，该函数用于查找张量中最大或最小的k个元素及其对应的索引。内容包括函数的使用方法、参数解析、返回值解释以及实例演示，帮助读者深入理解并掌握该函数在深度学习中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

import torch

input=torch.Tensor([0.1,0.2]).cuda()

k=3

v,k=torch.topk(input, k, dim=0, largest=True, sorted=True, out=None)
print(v,k)
torch中的topk()函数
微信号：RunsenLiu
02-20 2866
torch中的topk()函数 In [2]: import torch In [3]: a=torch.randn((4,6)) In [4]: a Out[4]: tensor([[-0.5215, 1.3219, -2.0798, -2.3303, -0.3767, -0.8851], [-1.6861, -1.7882, 0.2139, -0.4486, -0....
【PyTorch】torch.topk() 函数详解
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torch.topk 函数详解1. 作用2. 使用方法3. 实例演示 1. 作用 取一个tensor的topk元素（降序后的前k个大小的元素值及索引） 2. 使用方法 dim=0表示按照列求 topn dim=1表示按照行求 topn 默认情况下，dim=1 3. 实例演示 任务一： 取top1（最大值）： pred = torch.tensor([[-0.5816, -0.3873, -1.0215, -1.0145, 0.4053], [ 0.7265, 1.4164, 1
【torch函数】torch.topk
weixin_45780075的博客
04-18 646
sorted：如果为 True，则返回的最大值和对应的索引按照值排序；如果为 False，则返回的最大值和对应的索引的顺序不确定。largest：如果为 True，则获取最大的 k 个值；如果为 False，则获取最小的 k 个值。是 PyTorch 中的一个函数，用于在指定维度上获取张量中最大的 k 个值及其对应的索引。这个函数对于需要在张量中找到最大值或最小值的任务非常有用，比如在排序、选择或计算统计信息时。dim：指定在哪个维度上获取最大值，默认为输入张量的最后一个维度。k：要获取的最大值的个数。
Pytorch 源码浅析1.Topk(上)
knswd的博客
04-07 1637
简介 本章节将介绍笔者学习pytorch源码中遇到的一些并行算法（基于pytorch）。当然这些源码都可以在官方的github上获取。 入口 整体思路 入口为gather_topk函数，首先会经过RadixSelect函数找到第K大小的数（可能不是唯一的）。然后再并行找到大于这个值的所有数并按序前插以确定Index（本节举例最大Topk）。 首先需要了解的前提知识为基数排序，在Pytorch中topk是基于基数排序的变体实现的，了解其原理有助于了解topk的实现。 基数排序 RadixSelect 说这个函
Pytorch之torch.topk()语法、参数和实际应用案例
最新发布
王国平的博客
07-17 867
`torch.topk` 是 PyTorch 中用于获取张量中指定维度上**前 k 个最大值及其索引**的函数。它在深度学习中常用于模型预测后处理、注意力机制、排序任务等场景。
PyTorch学习（9）：torch.topk
tecsai的博客
05-31 2178
PyTorch的topk函数用于返回Tensor中的前k个元素及其对应的索引。这个函数非常有用，尤其是在处理分类问题时，可以用来找出每个样本最可能属于的k个类别。 在实际的部署过程中，topk非常重要，可以实现快速的筛选和过滤。
torch.topk() 函数
weixin_52153243的博客
08-07 1303
是 PyTorch 中的一个非常有用的函数，它用于返回输入张量中每个元素沿指定维度的最大k个元素及其索引。这个函数在很多场景中都非常有用，比如找到每个类别中得分最高的几个元素，或者在处理自然语言任务时选择概率最高的几个单词等。
深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了）
qlkaicx的博客
08-28 4698
torch.topk是一个非常高效的方式来获取张量中最大的k个值及其相应的索引。它在机器学习模型中的多个方面都非常有用，如在处理预测结果时提取最可能的候选项。
torch.max()、torch.topk()
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07-20 2037
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pytorch 计算topk_Python torch 模块，topk() 实例源码 - 编程字典
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pytorch torch.topk函数介绍
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在上述示例中，首先创建了一个二维张量。然后，分别在行维度和列维度上使用。函数找到最大的两个值及其索引和最小的两个值及其索引，并打印出结果。函数用于在输入张量中找到最大的。在 PyTorch 中，
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04-27 274
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04-11 853
介绍 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, *, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 功能:返回给定输入张量在给定维度上的前k个最大元素 如果没有给出dim，则选择输入的最后一个维度。 如果’largest =False’ 则返回最小的k个元素 函数返回：返回一个由(值、索引)组成的命名元组，其中索引是原始输入张量中元素的索引 如果’sorted=True’则返回从大到小排序之后的元素，以
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torch中提供了topk方法用来返回矩阵中对应维度中最大的K个元素以及在对应维度中的index，但是numpy并没有提供和torch一样的topk方法，所以在这里通过numpy的argpartition实现torch中的topk方法。 直接给出代码： def topk(matrix, K, axis=1): if axis == 0: row_index = np.arange(matrix.shape[1 - axis]) topk_index = np.argpartition(-matri
Pytorch常用函数-topk
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06-02 1671
topk()方法用于返回输入数据中特定维度上的前k个最大的元素。 参数说明： 总结 使用torch.topk可以指定特定维度、特定前N个最大/最小值，并输出其值和索引。
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