tensorflow topk

最新推荐文章于 2023-11-16 14:36:42 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： Tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wwwwenming2007/article/details/70310087
本文详细介绍了TensorFlow中的Top-K函数，该函数用于从1-D或更高维度的Tensor中找出最后维度上的前k个最大值及其索引，并默认按降序返回。通过实例演示了如何使用该函数。

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

Tensorflow topk:

函数定义：

def top_k(input, k=1, sorted=True, name=None):

“”“

  Args:
    input: 1-D or higher `Tensor` with last dimension at least `k`.
    k: 0-D `int32` `Tensor`.  Number of top elements to look for along the last
      dimension (along each row for matrices).
    sorted: If true the resulting `k` elements will be sorted by the values in
      descending order.
    name: Optional name for the operation.


  Returns:
    values: The `k` largest elements along each last dimensional slice.
    indices: The indices of `values` within the last dimension of `input`.
  """

此函数的功能是求取1-D 或N-D Tensor的最低维度的前k个最大的值，返回值为两个Tuple，其中values是前k个最大值的Tuple，indices是各个值对应的下标，默认返回结果是从大到小排序的。


使用示例：

topk = tf.nn.top_k(probability_array, 3, name="topk")


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