PyTorch中topk函数的用法详解

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我们。

赞 (0)

相关推荐

  • PyTorch中反卷积的用法详解

    pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=True) class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, b

  • Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

    1.损失函数 损失函数,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一.另一个必不可少的要素是优化器. 损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数,在机器学习过程中,有多种损失函数可供选择,典型的有距离向量,绝对值向量等. 损失Loss必须是标量,因为向量无法比较大小(向量本身需要通过范数等标量来比较). 损失函数一般分为4种,平方损失函数,对数损失函数,HingeLoss 0-1 损失函数,绝对值损失函数. 我们先定义两个二维数组,然后用不同的损失函数计算其损失值. import

  • Pytorch之contiguous的用法

    contiguous tensor变量调用contiguous()函数会使tensor变量在内存中的存储变得连续. contiguous():view只能用在contiguous的variable上.如果在view之前用了transpose, permute等,需要用contiguous()来返回一个contiguous copy. 一种可能的解释是: 有些tensor并不是占用一整块内存,而是由不同的数据块组成,而tensor的view()操作依赖于内存是整块的,这时只需要执行contiguo

  • pytorch 实现cross entropy损失函数计算方式

    均方损失函数: 这里 loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标. 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数.因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量. (1)如果 reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 loss (2)如果 reduce = True,那么 loss 返回的是标量 a

  • PyTorch中topk函数的用法详解

    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

  • 对pandas中apply函数的用法详解

    最近在使用apply函数,总结一下用法. apply函数可以对DataFrame对象进行操作,既可以作用于一行或者一列的元素,也可以作用于单个元素. 例:列元素 行元素 列 行 以上这篇对pandas中apply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我们. 您可能感兴趣的文章: 浅谈Pandas中map, applymap and apply的区别

  • pytorch中nn.Conv1d的用法详解

    先粘贴一段official guide:nn.conv1d官方 我一开始被in_channels.out_channels卡住了很久,结果发现就和conv2d是一毛一样的.话不多说,先粘代码(菜鸡的自我修养) class CNN1d(nn.Module): def __init__(self): super(CNN1d,self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(1,100,2), nn.BatchNorm1d(100), nn

  • Pytorch中膨胀卷积的用法详解

    卷积和膨胀卷积 在深度学习中,我们会碰到卷积的概念,我们知道卷积简单来理解就是累乘和累加,普通的卷积我们在此不做赘述,大家可以翻看相关书籍很好的理解. 最近在做项目过程中,碰到Pytorch中使用膨胀卷积的情况,想要的输入输出是图像经过四层膨胀卷积后图像的宽高尺寸不发生变化. 开始我的思路是padding='SAME'结合strides=1来实现输入输出尺寸不变,试列好多次还是有问题,报了张量错误的提示,想了好久也没找到解决方法,上网搜了下,有些人的博客说经过膨胀卷积之后图像的尺寸不发生变化,有

  • Python-re中search()函数的用法详解(查找ip)

    Python-re中search()函数的用法详解(查找ip)

    1.首先来看一下search()和find()的区别 import re s1 = "2221155" #search 字符串第一次出现的位置 print(re.search("1",s1)) print(s1.find("1")) 它们的输出分别是: search(): 函数返回的是查找的字符在字符串中的位置 find(): 函数返回的也是在字符串中的位置 目前来看两者并没有什么区别,但是**search()**函数的高级操作还在后边哦! 2.

  • Python中 map()函数的用法详解

    Python中 map()函数的用法详解

    map( )函数在算法题目里面经常出现,map( )会根据提供的函数对指定序列做映射,在写返回值等需要转换的时候比较常用. 关于映射map,可以把[ ]转成字符串的话,就不需要用循环打印字符串输出结果这种比较旧的方式. 在Python 3中的例子如下: 也可以用匿名函数来计算幂计算: map(lambda x:x**2,[1,2,3,4,5]) 也可以用来规范输出: name_list={'tony','cHarLIE','rachAEl'} def format_name(s): ss=s[0

  • oracle中lpad函数的用法详解

    oracle中lpad的用法 pad翻译:填充 lpad函数,在字符串的左侧添加指定字符串,用法: www.jb51.net lpad(String ,截取长度,添加的字符串). 说是添加字符串也不准确,比较准确的说法是对String进行截取字符串, 如果截取长度大于String的长度,则在 String的左侧添加字符串进行填补,如果第三个参数未指定,则用空格进行填补. 例如: select lpad('test',10) from dual; 将返回" test" select lp

  • SQL中 patindex函数的用法详解

    返回pattern字符串在表达式expression里第一次出现的位置,起始值从1开始算. pattern字符串在expression表达式里没找就返回0,对所有有效的文本和字符串就是有效的数据类型. 描述一下此函数的具体用法: 1. PATINDEX ( '%pattern%' , expression ) '%pattern%'的用法类似于 like '%pattern%'的用法,也就是模糊查找其pattern字符串是否是expression找到,找到并返回其第一次出现的位置. 如: sel

  • python中yield函数的用法详解

    首先,如果你还没有对yield有个初步分认识,那么你先把yield看做“return”,这个是直观的,它首先是个return,普通的return是什么意思,就是在程序中返回某个值,返回之后程序就不再往下运行了.看做return之后再把它看做一个是生成器(generator)的一部分(带yield的函数才是真正的迭代器),好了,如果你对这些不明白的话,那先把yield看做return,然后直接看下面的程序,你就会明白yield的全部意思了: def foo(): print("starting..

随机推荐