[ pytorch ] —— 函数积累

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1. torch.topk()

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

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 buffers

    >>> x = torch.arange(1, 6)
    >>> x
     1
     2
     3
     4
     5
    [torch.FloatTensor of size 5]
    >>> torch.topk(x, 3)
    (
     5
     4
     3
    [torch.FloatTensor of size 3]
    ,
     4
     3
     2
    [torch.LongTensor of size 3]
    )
    >>> torch.topk(x, 3, 0, largest=False)
    (
     1
     2
     3
    [torch.FloatTensor of size 3]
    ,
     0
     1
     2
    [torch.LongTensor of size 3]
    )
    ```