Pytorch中topk的 Pytorch 中topk的用法¶ In [14]:import torch from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all" a = torch.randint(0,10,[2,2,3]) a a.topk(2,-1)Out[14]: tensor([[[4, 1, 5], [9, 2, 4]], [[1, 1, 1],...
topk 是 PyTorch 中的一个函数,用于从张量中选取最大(或最小)的 k 个元素及其对应的索引。其定义如下: values, indices=torch.topk(input, k,dim=None,largest=True,sorted=True, *,out=None) 参数说明 input (Tensor): 输入张量。 k (int): 要选取的最大(或最小)元素的数量。 dim (int, 可选): ...
AI代码解释 maxk=max((1,))#取top1准确率,若取top1和top5准确率改为max((1,5))_,pred=output.topk(maxk,1,True,True) 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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 _tensor([[0.2298],[-0.4794],[...
pytorch中的topk函数 在扒 “cifar100套装” 代码的时候发现test函数里面有这样一个函数: (cifar100套装链接: https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100. ) 原函数为: topk最常用的场合是:求一个样本被网络认为前k个最可能属于的类别。如本文开篇代码中的第一个参数是5,也就是计算一个样本...Py...
2. torch.topk() 函数 函数作用:用来获取张量或者数组中最大或者最小的元素以及索引位置,是一个经常用到的基本函数。 该函数的作用即按字面意思理解,topk:取数组的前k个元素进行排序。 通常该函数返回2个值,第一个值为排序的数组,第二个值为该数组中获取到的元素在原数组中的位置标号。
pytorch topk函数 在PyTorch中,有一个非常有用的函数叫做topk。该函数可以用来获取一个张量中最大或最小的元素,并返回它们的值和索引。这在许多深度学习任务中都非常有用,例如分类任务中选择最高概率的类别等。 该函数的语法如下: torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) 其中,...
该函数的作用即按字面意思理解,topk:取数组的前k个元素进行排序。 通常该函数返回2个值,第一个值为排序的数组,第二个值为该数组中获取到的元素在原数组中的位置标号。 举个栗子: importnumpyasnpimporttorchimporttorch.utils.data.datasetasDatasetfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader###准备一个数组###te...
topk函数使用 损失函数 交叉熵损失函数 多标签分类的损失函数和准确率计算 torch.nn.BCELoss用法 PyTorch是一个针对深度学习, 并且使用GPU和CPU来优化的张量库 教程 英文: pytorch.org/docs/stable 中文: PyTorch官方教程中文版 - PyTorch官方教程中文版 Introduction · Pytorch 中文文档 Pytorch中文网 - 端到端深度...
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: importtorch item=torch.IntTensor([1,2,4,7,3,2]) value,indices=torch.topk(item,3)print("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进行存储 ...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch item=torch.IntTensor([1,2,4,7,3,2]) value,indices=torch.topk(item,3) print("value:",value) print("indices:",indices) 输出结果为: 其中:value中存储的是对...