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【TensorFlow】tf.nn.top_k函数

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发表于 2019-1-9 08:55:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
def top_k(input, k=1, sorted=True, name=None)
查找最后一个维度的前k 个最大条目的值和索引。
如果输入是向量(rank = 1),则在向量中找到前k个最大条目,并将它们的值和索引作为向量输出。因此values[j] 是 input 中的第j 个最大条目,它的索引是indices [j]。
对于矩阵(或更高级别的输入),计算每行中的顶部k条目(沿最后一个维度的每一个向量)。因此,values.shape = indices.shape = input.shape [: - 1] + [K]
如果两个元素相等,则首先显示lower-index(索引值较低)元素。
注:该函数返回的数据包含两部分,第一部分是返回的value值,第二部分返回的是对应的索引值。可以通过索引[0]或者[1]进行访问。
参考链接:https://blog.csdn.net/davincil/article/details/82559904
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发表于 2019-1-10 21:20:09 | 显示全部楼层
这个函数
选topk
把很多面试题给做了
python操作太灵活
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