TopK

공개 최종 수업 TopK

마지막 차원에 대해 가장 큰 'k' 요소의 값과 인덱스를 찾습니다.

입력이 벡터(순위-1)인 경우 벡터에서 가장 큰 `k` 항목을 찾아 해당 값과 인덱스를 벡터로 출력합니다. 따라서 `values[j]`는 `input`에서 `j`번째로 큰 항목이고 해당 인덱스는 `indices[j]`입니다.

행렬(각각 더 높은 순위 입력)의 경우 각 행의 상위 `k` 항목을 계산합니다(각각 마지막 차원을 따르는 벡터). 따라서,

value.shape = indices.shape = input.shape[:-1] + [k]

두 요소가 동일하면 인덱스가 낮은 요소가 먼저 나타납니다.

중첩 클래스

수업 TopK.옵션 TopK 의 선택적 속성

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <T는 Tnumber를 확장합니다. > TopK <T>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 입력, 피연산자 < TInt32 > k, 옵션... 옵션)
새로운 TopK 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 < TInt32 >
인덱스 ()
'입력'의 마지막 차원에 있는 '값'의 인덱스입니다.
정적 TopK.옵션
sorted (부울 정렬)
출력 <T>
값 ()
각 마지막 차원 조각을 따라 가장 큰 'k' 요소입니다.

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "TopKV2"

공개 방법

공개 정적 TopK <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 입력, 피연산자 < TInt32 > k, 옵션... 옵션)

새로운 TopK 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
입력 마지막 차원이 최소 'k'인 1차원 이상.
케이 0-D. 마지막 차원을 따라(행렬의 각 행을 따라) 찾을 상위 요소 수입니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • TopK의 새로운 인스턴스

공개 출력 < TInt32 > 인덱스 ()

'입력'의 마지막 차원에 있는 '값'의 인덱스입니다.

공개 정적 TopK.Options 정렬 (부울 정렬)

매개변수
정렬됨 true인 경우 결과 `k` 요소는 값을 기준으로 내림차순으로 정렬됩니다.

공개 출력 <T> 값 ()

각 마지막 차원 조각을 따라 'k' 가장 큰 요소입니다.