今天小编就为大家分享一篇PyTorch中topk函数的用法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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： 指定在哪个维度上排序， 默认是最后一个维度
largest：如果为True，按照大到小排序； 如果为False，按照小到大排序
sorted：返回的结果按照顺序返回
out：可缺省，不要
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。
import torch pred = torch.randn((4, 5)) print(pred) values, indices = pred.topk(1, dim=1, largest=True, sorted=True) print(indices) # 用<strong style="color:transparent">来源gaodai#ma#com搞@@代~&码*网</strong>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 == indices) # pred tensor([[-0.1480, -0.9819, -0.3364, 0.7912, -0.3263], [-0.8013, -0.9083, 0.7973, 0.1458, -0.9156], [-0.2334, -0.0142, -0.5493, 0.0673, 0.8185], [-0.4075, -0.1097, 0.8193, -0.2352, -0.9273]]) # indices, shape为 【4,1】, tensor([[3], #【0,0】代表 第一个样本最可能属于第一类别 [2], # 【1, 0】代表第二个样本最可能属于第二类别 [4], [2]]) # indices_max等于indices tensor([[True], [True], [True], [True]])
现在在尝试一下k=2
import torch pred = torch.randn((4, 5)) print(pred) values, indices = pred.topk(2, dim=1, largest=True, sorted=True) # k=2 print(indices) # pred tensor([[-0.2203, -0.7538, 1.8789, 0.4451, -0.2526], [-0.0413, 0.6366, 1.1155, 0.3484, 0.0395], [ 0.0365, 0.5158, 1.1067, -0.9276, -0.2124], [ 0.6232, 0.9912, -0.8562, 0.0148, 1.6413]]) # indices tensor([[2, 3], [2, 1], [2, 1], [4, 1]])
可以发现indices的shape变成了【4, k】，k=2。
其中indices[0] = [2,3]。其意义是说明第一个样本的前两个最大概率对应的类别分别是第3类和第4类。
大家可以自行print一下values。可以发现values的shape和indices的shape是一样的。indices描述了在values中对应的值在pred中的位置。
以上这篇PyTorch中topk函数的用法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持gaodaima搞代码网。
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