mindspore.ops.TopK

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class mindspore.ops.TopK(sorted=True)[源代码]

沿最后一个维度查找 k 个最大元素和对应的索引。

警告

  • 如果 sorted 设置为 False ,它将使用aicpu运算符,性能可能会降低,另外,由于在不同平台上存在内存排布以及遍历方式不同等问题,sorted 设置为 False 时计算结果的显示顺序可能会出现不一致的情况。

如果 input_x 是一维Tensor,则查找Tensor中 k 个最大元素,并将其值和索引输出为Tensor。values[k]input_xk 个最大元素,其索引是 indices[k]

对于多维矩阵,计算每行中最大的 k 个元素(沿最后一个维度的相应向量),因此:

\[values.shape = indices.shape = input.shape[:-1] + [k]\]

如果两个比较的元素相同,则优先返回索引值较小的元素。

参数:
  • sorted (bool,可选) - 如果为 True ,则获取的元素将按值降序排序。如果为 False ,则不对获取的元素进行排序。默认值: True

输入:
  • input_x (Tensor) - 需计算的输入,目前GPU支持零维输入,但是Ascend或者CPU不支持。支持的数据类型:

    • Ascend:int8、uint8、int32、int64、float16、float32。

    • GPU:float16、float32。

    • CPU:所有数值型。

  • k (Union(Tensor, int)) - 指定计算最大元素的数量。若 k 为Tensor,其数据类型须为int32。若为Tensor,只支持零维Tensor或shape为 \((1, )\) 的一维Tensor。

输出:

valuesindices 组成的tuple。

  • values (Tensor) - 最后一个维度的每个切片中的 k 最大元素。

  • indices (Tensor) - k 最大元素的对应索引。

异常:
  • TypeError - 如果 sorted 不是bool。

  • TypeError - 如果 input_x 不是Tensor。

  • TypeError - 如果 k 不是int。

  • TypeError - 如果 input_x 的数据类型不被支持。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> from mindspore import Tensor
>>> from mindspore import ops
>>> import mindspore
>>> input_x = Tensor([1, 2, 3, 4, 5], mindspore.float16)
>>> k = 3
>>> values, indices = ops.TopK(sorted=True)(input_x, k)
>>> print((values, indices))
(Tensor(shape=[3], dtype=Float16, value= [ 5.0000e+00,  4.0000e+00,  3.0000e+00]), Tensor(shape=[3],
  dtype=Int32, value= [4, 3, 2]))