Python–tensorflow . math . top _ k()
原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-tensorflow-math-top_k/
TensorFlow 是谷歌设计的开源 Python 库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。
top_k() 用于查找最后一个维度的前 k 个最大条目(沿着矩阵的每一行)。
语法: tensorflow.math.top_k(输入，k，排序，名称)
参数:
- 输入:是 1 维以上的输入张量。
- k(可选):是 0-D 张量，默认值为 0。
- 已排序(可选):如果设置为真，返回的元素将被排序。默认值为真。
- 名称(可选):定义操作的名称。
返回:
- 值:沿每个最后维度切片的 k 个最大元素。
- 指数:输入的最后一个维度内的数值指数。
例 1:
Python 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([7, 2, 3, 9, 5], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
# Calculating result
res = tf.math.top_k(a)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
a: tf.Tensor([7\. 2\. 3\. 9\. 5.], shape=(5, ), dtype=float64)
Result: TopKV2(values=<tf.Tensor: shape=(1, ), dtype=float64, numpy=array([9.])>,
indices=<tf.Tensor: shape=(1, ), dtype=int32, numpy=array([3], dtype=int32)>)
例 2:
Python 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([[7, 2, 3], [ 9, 5, 7]], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
# Calculating result
res = tf.math.top_k(a, k = 2)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
a: tf.Tensor(
[[7\. 2\. 3.]
[9\. 5\. 7.]], shape=(2, 3), dtype=float64)
Result: TopKV2(values=<tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=float64, numpy=
array([[7., 3.],
[9., 7.]])>, indices=<tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=int32, numpy=
array([[0, 2],
[0, 2]], dtype=int32)>)
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