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...
Python PyTorch topk用法及代码示例本文简要介绍python语言中 torch.topk 的用法。 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...
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], [-0.1070], [-0.1785]]) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pred tensor([[1], [1], [0], [0]])...
pytorch的topk()函数 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...
下面分别讲解一下torch.max()和torch.topk( )函数的输入及输出值都是什么,便于我们理解该函数。 1. torch.max(input, dim) 函数 output = torch.max(input, dim) 输入input是softmax函数输出的一个tensordim是max函数索引的维度0/1,0是每列的最大值,1是每行的最大值输出函数会返回两个tensor,第一个...
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...
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,...
topk最常用的场合就是求一个样本被网络认为前k个最可能属于的类别。我们就用这个场景为例,说明函数的使用方法。 假设一个 ,N是样本数目,一般等于batch size, D是类别数目。我们想知道每个样本的最可能属于的那个类别,其实可以用torch.max得到。如果要使用topk,则k应该设置为1。
topk最常用的场合就是求一个样本被网络认为前k个最可能属于的类别。我们就用这个场景为例,说明函数的使用方法。 假设一个 N是样本数目,一般等于batch size, D是类别数目。我们想知道每个样本的最可能属于的那个类别,其实可以用torch.max得到。如果要使用topk,则k应该设置为1。
_, 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, _ tensor([[ 0.2298], [-0.4794], [-0.1070], [-0.1785]]) pred tensor([[1], [1], [0], [0]]) ...