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pytorch -- topk()

时间:2023-06-14 18:34:05浏览次数:58  
标签:dim -- optional top1 pytorch topk largest input True


torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor)

 pytorch中文官网文档:http://www.mamicode.com/info-detail-2217311.html

沿给定dim维度返回输入张量input中 k 个最大值。
如果不指定dim,则默认为input的最后一维。
如果为largest为 False ,则返回最小的 k 个值。

返回一个元组 (values,indices),其中indices是原始输入张量input中测元素下标。
如果设定布尔值sorted 为_True_,将会确保返回的 k 个值被排序。

参数:

  • input (Tensor) – 输入张量
  • k (int) – “top-k”中的k
  • dim (int, optional) – 排序的维
  • largest (bool, optional) – 布尔值,控制返回最大或最小值
  • sorted (bool, optional) – 布尔值,控制返回值是否排序
  • out (tuple, optional) – 可选输出张量 (Tensor, LongTensor) output buffer

--------------------------实例--------------------

假设神经网络的输出如下,为二分类。batch_size=4

import torch

output = torch.tensor([[-5.4783, 0.2298],
                           [-4.2573, -0.4794],
                           [-0.1070, -5.1511],
                           [-0.1785, -4.3339]])

得到其top1值操作如下:

maxk = max((1,))  # 取top1准确率,若取top1和top5准确率改为max((1,5))
_, 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]])

 

_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

 

 

 

 

 

 

 

标签:dim,--,optional,top1,pytorch,topk,largest,input,True
From: https://blog.51cto.com/u_16159492/6479861

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