يبحث عن قيم ومؤشرات العناصر الأكبر `k` للبعد الأخير.
إذا كان الإدخال متجهًا (المرتبة 1)، فابحث عن أكبر إدخالات `k` في المتجه وإخراج قيمها ومؤشراتها كمتجهات. ومن ثم فإن `values[j]` هو `j` - أكبر إدخال في `input`، وفهرسه هو `indices[j]`.
بالنسبة للمصفوفات (المدخلات ذات الرتبة الأعلى)، يتم حساب أعلى إدخالات `k` في كل صف (المتجه على طول البعد الأخير). هكذا،
values.shape = indices.shape = input.shape[:-1] + [k]
إذا كان هناك عنصران متساويان، فسيظهر عنصر الفهرس السفلي أولاً.
فئات متداخلة
| فصل | TopK.Options | سمات اختيارية لـ TopK | |
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| ثابت <T يمتد TNumber > TopK <T> | |
| الإخراج <TInt32> | المؤشرات () مؤشرات "القيم" ضمن البعد الأخير من "الإدخال". |
| ثابت TopK.Options | مرتبة (مرتبة منطقية) |
| الإخراج <T> | قيم () أكبر العناصر `k` على طول كل شريحة ذات أبعاد أخيرة. |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
إنشاء TopK ثابت عام <T> (نطاق النطاق ، وإدخال المعامل <T>، والمعامل < TInt32 > k، خيارات... خيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية TopK جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| مدخل | 1-D أو أعلى مع البعد الأخير على الأقل `k`. |
| ك | 0-د. عدد العناصر العليا التي يجب البحث عنها على طول البعد الأخير (على طول كل صف للمصفوفات). |
| خيارات | يحمل قيم السمات الاختيارية |
عائدات
- مثيل جديد من TopK
تم فرز TopK.Options الثابت العام (مرتبة منطقيًا)
حدود
| مرتبة | إذا كان هذا صحيحًا، فسيتم فرز عناصر `k` الناتجة حسب القيم بترتيب تنازلي. |
|---|