然后我们使用topk函数来获取每行的最大值及其索引。我们打印了返回的值和索引,可以看到函数的输出符合我们的预期。 总结一下,PyTorch中的topk函数是一个非常有用的函数,可以用来获取一个张量中最大或最小的元素及其索引。它还可以用来在一个矩阵中获取每行或每列的最大或最小的元素。
import torch pred = torch.randn((4, 5)) print(pred) values, indices = pred.topk(1, dim=1, largest=True, sorted=True) print(indices) #用max得到的结果,设置keepdim为True,避免降维。因为topk函数返回的index不降维,shape和输入一致。 _, indices_max = pred.max(dim=1, keepdim=True) print(i...
pred = torch.randn((4,5))print(pred) values, indices = pred.topk(1, dim=1, largest=True, sorted=True)print(indices) #用max得到的结果,设置keepdim为True,避免降维。因为topk函数返回的index不降维,shape和输入一致。 _, indices_max = pred.max(dim=1, keepdim=True)print(indices_max == indi...
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: import torch item=torch.IntTensor([1,2,4,7,3,2]) value,indices=torch.topk(item,3) print("value:",value) print("indices:",indices) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 输出结果为: 其中:value中存储的是对应的...
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:
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]]) _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真实值对比 ...
predict- softmax函数输出 label- 样本标签,这里假设它是one-hot编码 2. torch.topk() 函数 函数作用:用来获取张量或者数组 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中topk函数的⽤法详解 听名字就知道这个函数是⽤来求tensor中某个dim的前k⼤或者前k⼩的值以及对应的index。⽤法 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor)input：⼀个tensor数据 k：指明是得到前k个数据以及其index dim：指定在哪个...
output是tensor类型数据,则topk是output的固有函数(pytorch里固有的) 用法 a=torch.randn((4,6)) print(a) tensor([[ 0.7042, 0.2533, 1.1596, -0.7436, 0.5264, 0.2085], [ 0.2641, 0.9683, 0.4469, -1.9215, -0.7564, 1.1776], [ 1.0520, -1.6003, -0.8634, 1.7596, -0.8464, 0.7166], ...
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: 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)