mindspore.Tensor.top_k
- mindspore.Tensor.top_k(k, 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。
Warning
如果 sorted 设置为’False’,它将使用aicpu运算符,性能可能会降低。
x 指的当前 Tensor。
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。因此, values[k] 是 input_x 中 k 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:
\[values.shape = indices.shape = input\_x.shape[:-1] + [k].\]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:
k (int) - 指定计算最大元素的数量,需要是常量。
sorted (bool, 可选) - 如果为True,则获取的元素将按值降序排序。默认值:True。
- 返回:
2个Tensor组成的tuple, values 和 indices 。
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 k 不是int。
TypeError - 如果 sorted 不是bool。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> import mindspore as ms >>> from mindspore import Tensor >>> input_x = Tensor([1, 2, 3, 4, 5], ms.float16) >>> k = 3 >>> values, indices = input_x.top_k(k, sorted=True) >>> 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]))