คลาสสุดท้ายสาธารณะ TopK
ค้นหาค่าและดัชนีขององค์ประกอบที่ใหญ่ที่สุด `k` สำหรับมิติสุดท้าย
หากอินพุตเป็นเวกเตอร์ (อันดับ 1) ให้ค้นหารายการที่ใหญ่ที่สุดในเวกเตอร์ `k` แล้วส่งออกค่าและดัชนีเป็นเวกเตอร์ ดังนั้น `values[j]` จึงเป็น `j`-รายการที่ใหญ่ที่สุดใน `input` และดัชนีของมันคือ `indices[j]`
สำหรับเมทริกซ์ (การตอบสนองอินพุตอันดับสูงกว่า) ให้คำนวณรายการ `k` อันดับต้นๆ ในแต่ละแถว (เวกเตอร์การตอบสนองตามมิติสุดท้าย) ดังนั้น,
values.shape = indices.shape = input.shape[:-1] + [k]
หากองค์ประกอบสองรายการเท่ากัน องค์ประกอบดัชนีต่ำกว่าจะปรากฏก่อน
คลาสที่ซ้อนกัน
| ระดับ | TopK.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ TopK | |
ค่าคงที่
| สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
| คงที่ <T ขยาย TNumber > TopK <T> | |
| เอาท์พุต < TInt32 > | ดัชนี () ดัชนีของ "ค่า" ภายในมิติสุดท้ายของ "อินพุต" |
| TopK.Options แบบคงที่ | เรียงลำดับ (เรียงลำดับบูลีน) |
| เอาท์พุต <T> | ค่า () องค์ประกอบที่ใหญ่ที่สุด `k` ในแต่ละส่วนมิติสุดท้าย |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
ค่าคงที่: "TopKV2"
วิธีการสาธารณะ
การสร้าง TopK <T> แบบคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต , อินพุต Operand <T>, Operand < TInt32 > k, ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ TopK ใหม่
พารามิเตอร์
| ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
|---|---|
| ป้อนข้อมูล | 1-D หรือสูงกว่าโดยมีมิติสุดท้ายอย่างน้อย `k` |
| เค | 0-D. จำนวนองค์ประกอบบนสุดที่จะค้นหาตามมิติสุดท้าย (ตามแต่ละแถวสำหรับเมทริกซ์) |
| ตัวเลือก | มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก |
การส่งคืน
- ตัวอย่างใหม่ของ TopK
สาธารณะ TopK.Options คง ที่เรียงลำดับ (เรียงลำดับบูลีน)
พารามิเตอร์
| จัดเรียง | หากเป็นจริง องค์ประกอบ `k` ที่เป็นผลลัพธ์จะถูกจัดเรียงตามค่าจากมากไปน้อย |
|---|