tf.nn.in_top_k(predictions, targets, k, name=None) Says whether the targets are in the top K predictions. This outputs a batch_size bool array, an entry out[i] is true if theprediction for the target class is among the top k predictions amongall predictions for example...
tf.nn.top_k(input, k, name=None) 这个函数的作用是返回 input 中每行最大的 k 个数,并且返回它们所在位置的索引。 输入参数: input: 一个张量,数据类型必须是以下之一:float32、float64、int32、int64、uint8、int16、int8。数据维度是 batch_size 乘上 x 个类别。 k: 一个整型,必须 >= 1。在每...
array([5,2,9], dtype=int32) 对于矩阵(分别是更高等级的输入),计算每行中的顶部k条目(分别是沿最后一个维度的向量)。因此, input = tf.random.normal(shape=(3,4,5,6)) k =2values, indices = tf.math.top_k(input, k=k) values.shape.as_list() [3,4,5,2] values.shape == indices.s...
top_1_op = tf.nn.in_top_k(logits,labels,1) top_2_op = tf.nn.in_top_k(logits,labels,2) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(logits.eval()) print(labels.eval()) print(top_1_op.eval()) print(top_2_op.eval()) 1. 2. 3. 4. 5....
tf.nn.top_k tf.nn.top_k(input, k, name=None) 返回input中每行最大的 k 个数,并且返回它们所在位置的索引 sample importtensorflowastfimportnumpyasnpinput= tf.constant(np.random.rand(3,4)) k =2output = tf.nn.top_k(input, k)withtf.Session()assess:print(sess.run(input))print(sess....
查找最后一个维度的k个最大项的值和索引。如果输入是一个向量(秩=1)，找到向量中k个最大的元素，并...
在TensorFlow中，tf.nn.in_top_k函数用于判断预测值前k个最大值的下标是否包含目标值。函数参数包括：predictions：预测值数组。targets：目标值数组。k：表示关注预测值前k个最大值的下标。例如，考虑以下预测值和目标值：A = [[0.8,0.7,0.5],[0.5,8,0.3]]B = [0,1]我们使用k=1进行...
tf.nn.top_k tf.nn.top_k(input, k=1, sorted=sorted, name) 在top_k()函数中,返回的是两个值: values: input中最后一维部分的前k个最大的值。 indices:与values中各个值对应的索引。 (sorted默认为1, 即根据输出values进行降序输出)。
索引没有梯度。如果只需要一个索引（top 1），可以考虑soft-argmax. 如果要多个，可以考虑利用得到的...
7 5 8 9 0], shape=(10,), dtype=int32) tf.Tensor([0 9 8 5 7 1 2 4 3 6], shape=(10,), dtype=int32) tf.math.top_k...tf.math.top_k可以帮助我们查找最后一个维度的 k 个最大条目的值和索引...