सार्वजनिक अंतिम कक्षा टॉपके
अंतिम आयाम के लिए `k` सबसे बड़े तत्वों के मान और सूचकांक ढूँढता है।
यदि इनपुट एक वेक्टर (रैंक-1) है, तो वेक्टर में `k` सबसे बड़ी प्रविष्टियाँ ढूँढता है और उनके मूल्यों और सूचकांकों को वेक्टर के रूप में आउटपुट करता है। इस प्रकार `values[j]` `input` में `j`-th सबसे बड़ी प्रविष्टि है, और इसका सूचकांक `indices[j]` है।
मैट्रिक्स (उच्च रैंक इनपुट के संबंध में) के लिए, प्रत्येक पंक्ति में शीर्ष `k` प्रविष्टियों की गणना करता है (अंतिम आयाम के साथ संबंधित वेक्टर)। इस प्रकार,
मान.आकार = सूचकांक.आकार = इनपुट.आकार[:-1] + [के]
यदि दो तत्व समान हैं, तो निचला-सूचकांक तत्व पहले दिखाई देता है।
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | टॉपके.विकल्प | TopK के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| स्थिर <T TNumber > TopK <T> बढ़ाता है | |
| आउटपुट <TInt32> | सूचकांक () `इनपुट` के अंतिम आयाम के भीतर `मानों` के सूचकांक। |
| स्थिर TopK.विकल्प | क्रमबद्ध (बूलियन क्रमबद्ध) |
| आउटपुट <T> | मान () प्रत्येक अंतिम आयामी स्लाइस के साथ `k` सबसे बड़े तत्व। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "TopKV2"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक TopK <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड < TInt32 > k, विकल्प... विकल्प)
एक नए टॉपके ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | कम से कम `k` अंतिम आयाम के साथ 1-डी या उच्चतर। |
| क | 0-डी. अंतिम आयाम (मैट्रिसेस के लिए प्रत्येक पंक्ति के साथ) में देखने के लिए शीर्ष तत्वों की संख्या। |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- TopK का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक TopK.Options क्रमबद्ध (बूलियन क्रमबद्ध)
पैरामीटर
| क्रमबद्ध | यदि सत्य है तो परिणामी `k` तत्वों को अवरोही क्रम में मानों द्वारा क्रमबद्ध किया जाएगा। |
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