mindspore.ops.intopk

mindspore.ops.intopk(x1, x2, k)[源代码]

判断目标标签是否在前 k 个预测中。

参数：

x1 (Tensor) - 二维Tensor，对样本的预测。数据类型支持float16或float32。
x2 (Tensor) - 一维Tensor，样本的标签。数据类型为int32。 x2 的大小必须与 x1 第一维度的大小相同。 x2 取值不可为负且必须小于或等于 x1 第二维度的大小。
k (int) - 指定在最后一维上参与比较的top元素的数量。

返回：

一维的bool类型Tensor，与 x2 shape相同。对于 x2 中的样本标签 i，如果它在 x1 的前 k 个预测值中，则输出值为True，否则为False。

异常：

TypeError - k 不是int类型。
TypeError - x1 或 x2 不是Tensor。
TypeError - x1 的数据类型非float16或float32。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> x1 = Tensor(np.array([[1, 8, 5, 2, 7], [4, 9, 1, 3, 5]]), mindspore.float32)
>>> x2 = Tensor(np.array([1, 3]), mindspore.int32)
>>> output = ops.intopk(x1, x2, 3)
>>> print(output)
[ True  False]