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> | |
| 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