如果为largest为 False ,则返回最小的 k 个值。 返回一个元组 (values,indices),其中indices是原始输入张量input中测元素下标。 如果设定布尔值sorted 为_True_,将会确保返回的 k 个值被排序。 参数: input (Tensor) – 输入张量 k(int) –“top-k”中的k dim (int, optional) – 排序的维 largest (bo...
如果为largest为 False ,则返回最小的 k 个值。 返回一个元组 (values,indices),其中indices是原始输入张量input中测元素下标。 如果设定布尔值sorted 为_True_,将会确保返回的 k 个值被排序。 参数: input (Tensor) – 输入张量 k (int) –“top-k”中的k dim (int, optional) – 排序的维 largest (...
[ 0.2021, 0.3041, 0.1383, 0.3849, -1.6311]])print(pred) top_k =2# 按行求出每一行的最大的前两个值 filter_value=-float('Inf') indices_to_remove = pred < torch.topk(pred, top_k)[0][...,-1, None]print(indices_to_remove) pred[indices_to_remove] = filter_value # 对于topk之外...
用法: torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, *, out=None)参数: input(Tensor) -输入张量。 k(int) -“top-k”中的k dim(int,可选的) -要排序的维度 largest(bool,可选的) -控制是否返回最大或最小元素 sorted(bool,可选的) -控制是否按排序顺序返回元素 关键字参数: out...
pytorch.topk()用于返回Tensor中的前k个元素以及元素对应的索引值。例: 代码语言:javascript 复制 importtorch item=torch.IntTensor([1,2,4,7,3,2])value,indices=torch.topkitemprint"value:",value)print("indices:",indices) 输出结果为: 其中:value中存储的是对应的top3的元素,并按照从大到小的取值方式...
#用于取前k个最大的值——即top k _, pred=a.topk(maxk,1,True,True) #这里的pred指的是索引 print(_) tensor([[1.1596, 0.7042, 0.5264], [1.1776, 0.9683, 0.4469], [1.7596, 1.0520, 0.7166], [1.2592, 1.0450, 0.1266]]) print(pred) ...
topk参数中,maxk取得是top1准确率,dim=1是按行取值, largest=1是取最大值。结果如下, 代码语言:javascript 复制 _tensor([[0.2298],[-0.4794],[-0.1070],[-0.1785]]) 代码语言:javascript 复制 predtensor([[1],[1],[0],[0]]) _是top1的值,pred是最大值的索引(size=4*1),一般会进行转置处理同...
wrong_k = batch_size - correct_k res.append(wrong_k.mul_(100.0 / batch_size)) return res 5.2 模型保存 然后还需要一个模型的加载和保存的函数,也放到metrics.py内: def save_checkpoint(net=None, optimizer=None, epoch=None, train_losses=None, train_acc=None, val_loss=None, ...
小样本的变化 一般来说，研究人员确定了四种类型:N-Shot Learning (NSL)Few-Shot Learning ( FSL )One-Shot Learning (OSL)Zero-Shot Learning (ZSL)当我们谈论 FSL 时，我们通常指的是 N-way-K-Shot 分类。 N 代表类别数，K 代表每个类中要训练的样本数。所以N-Shot Learning 被视为比所有其他概念更广泛...
pytorch中的top_K()函数 https://www.jb51.net/article/177713.htm 大步走,一路向前,一路欢歌。