7 5 8 9 0], shape=(10,), dtype=int32) tf.Tensor([0 9 8 5 7 1 2 4 3 6], shape=(10,), dtype=int32) tf.math.top_k...tf.math.top_k可以帮助我们查找最后一个维度的 k 个最大条目的值和索引....格式: tf.math.top_k( input, k=1, sorted=True, name=None ) 参数: input: 传入张量- k=1: 前 k 位- sorted: 是否排序...创建张量0~9, 并打乱顺序, 形状为 3*3 a = tf.reshape(tf.random.shuffle(tf.range(9)), [3, 3]) print(a) # 取top2 b = tf.math.top_k
5040 40320 362880] # arg最大最小值索引 a = tf.range(1,10) tf.print(tf.argmax(a)) tf.print(tf.argmin(a)) 8 0 # tf.math.top_k...可以用于对张量排序 a = tf.constant([1,3,7,5,4,8]) values,indices = tf.math.top_k(a,3,sorted=True) tf.print(values...) tf.print(indices) # 利用tf.math.top_k可以在TensorFlow中实现KNN算法 [8 7 5] [5 2 3] 三,矩阵运算 矩阵必须是二维的。
tf.reshape(y_true,(-1,)) y_pred = tf.reshape(y_pred,(-1,)) length = tf.shape(y_true)[0] t = tf.math.top_k
a top_2 = tf.math.top_k(...id=152, shape=(3, 3), dtype=int32, numpy= array([[7, 9, 7], [4, 3, 1], [1, 1, 6]])> tf.math.top_k
reduction_indices=1) distance = tf.sqrt(squared_distance) 最后,获得最相似的样本索引 top_k = 3 top_neg_dists, top_indices = tf.math.top_k...distance = PP - 2 * PQ + QQ distance = tf.sqrt(tf.reshape(distance, (-1,))) top_neg_dists, top_indices = tf.math.top_k...distance = dot_l2_distances(self.kbase, self.query, self.norm) top_neg_dists, top_indices = tf.math.top_k
5040 40320 362880] #arg最大最小值索引 a = tf.range(1,10) tf.print(tf.argmax(a)) tf.print(tf.argmin(a)) #tf.math.top_k...可以用于对张量排序 a = tf.constant([1,3,7,5,4,8]) values,indices = tf.math.top_k(a,3,sorted=True) #将a中的元素按照从大到小排序
wh_shape[-1])) def _process_sample(args): _hm, _reg, _wh = args _scores, _inds = tf.math.top_k
results = tf.math.top_k(dot_similarity, k).indices.numpy() # Return matching image paths.
== '__main__': a = tf.constant([[1, 4, 6, 3, 5], [2, 3, 4, 4, 5]], dtype=tf.float32) print(tf.math.top_k
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