tf.nn.top_k( input, k=1, sorted=True, name=None)查找最后一个维度的k个最大项的值和索引。
一、函数原型tf.nn.top_k( input, k=1, sorted=True, name=None)为了找到输入的张量的最后的一个维度的最大的k个值和它的下标!...numpy as np #选出每一行的最大的前两个数字#返回的是最大的k个数字,同时返回的是最大的k个数字在最后的一个维度的下标a=tf.constant(np.random.rand(3,4))b=tf.nn.top_k
tf.nn.top_k 函数如下: tf.nn.top_k(input, k, name=None) 这个函数的作用是返回 input 中每行最大的 k 个数(如果想要实现排序,k设置成数组长度即可),...看下面的例子: choose = tf.placeholder(tf.int64,[None,5]) sortresult = tf.nn.top_k(choose,5,sorted=True) sortresultarr...= tf.nn.top_k(choose,5,sorted=True)[0] with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer...sortresultarr = tf.as_string(tf.nn.top_k(choose,5,sorted=True)[0]) 输出如下: [[b'5' b'4' b'3' b'1' b'0']...'5' b'4' b'3' b'2' b'2']] 也许你可能会使用tf.cast方法,不好意思,我们在将int64位转换成string时,报错了: sortresultarr = tf.cast(tf.nn.top_k
num_classes=1001) scores = end_points['Predictions'] print(scores) #取概率最大的3个类别及其对应概率 output = tf.nn.top_k..., k=3, sorted=True) #indices为类别索引,values为概率值 return output.indices,output.values 上面代码中,使用函数tf.nn.top_k...num_classes=1001) scores = end_points['Predictions'] print(scores) #取概率最大的5个类别及其对应概率 output = tf.nn.top_k
可在原始网络中使用函数tf.nn.top_k获取概率最大的3类,将函数tf.nn.top_k作为网络中的一个计算节点。模型转换代码如下所示。...num_classes=1001) scores = end_points['Predictions'] print(scores) #取概率最大的5个类别及其对应概率 output = tf.nn.top_k...tf.train.write_graph(output_graph_def, 'model', 'mobilenet_v1_1.0_192.pb', as_text=False) 上面代码中,单一的所有类别概率经过计算节点tf.nn.top_k
样本的平方和 square_error = square_error*valid_inds # 获取前K个样本的索引,K为pos和part样本的数量 _, k_index = tf.nn.top_k...keep_num = tf.cast(num_valid, dtype=tf.int32) square_error = square_error*valid_inds _, k_index = tf.nn.top_k
curses UI 中可点击的链接以展示馈送值 运行 -p 命令在运算级和 Python 原线级的 Runtime 分析器 首次发布统计学分布库 tf.distributions tf.where 和 tf.nn.top_k
num_keep_radio,dtype=tf.int32) #FILTER OUT PART AND LANDMARK DATA loss = loss * valid_inds loss,_ = tf.nn.top_k...*valid_inds # keep top k examples, k equals to the number of positive examples _, k_index = tf.nn.top_k...) square_error = square_error*valid_inds # 在计算landmark_ohem损失时只计算beta=1的 ##### _, k_index = tf.nn.top_k
self.num_filters[0], self.sentence_length])#[batch_size, sentence_length, num_filters] values = tf.nn.top_k...input_unstack)): conv = tf.transpose(input_unstack[i], perm=[0, 2, 1]) values = tf.nn.top_k...num_filters[1]] conv = tf.transpose(fold, perm=[0, 2, 1]) values = tf.nn.top_k
item_factors, k): all_items = tf.matmul(tf.expand_dims(user, 0), tf.transpose(item_factors)) topk = tf.nn.top_k...), all_items, tf.zeros(tf.shape(all_items))) topk = tf.nn.top_k
FLAGS.class_dir + "batches.meta.txt", str, delimiter='\t') # 预测最大的三个分类 top_k_pred = tf.nn.top_k
通常,在一个包含的类别数相当多的模型中,应当通过配置指定仅返回tf.nn.top_k所选择的那些类别,即按模型分配的分数按降序排列后的前K个类别。...Scores, class_ids=tf.nn.top_k(y,NUM_CLASS_TO_RETURN) #为了简便起见,我们将仅返回类别ID,应当另外对它们命名 classes = tf.contrib.lookup.index_to_string
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy) values, indices = tf.nn.top_k
call(self, inputs): inputs_reshape = tf.transpose(inputs, perm=[0, 2, 1]) pool_top_k = tf.nn.top_k
tf.nn.embedding_lookup_sparse ---- Recurrent Neural Networks ---- Connectionist Temporal Classification (CTC) ---- Evaluation tf.nn.top_k
n_positives, tf.int32) + batch_size n_neg = tf.minimum(n_neg, max_neg_entries) val, idxes = tf.nn.top_k
为每个序列(batch element)找出排名topk的token topk_log_probs, topk_indices = tf.nn.top_k(log_seq_prob, k=K) # 3
distances = tf.reduce_sum(tf.abs(tf.subtract(train_x, tf.expand_dims(test_x, axis =1))), axis=2) 然后,我们使用tf.nn.top_k...请注意,此函数的第一个返回值是距离本身的值,我们不需要这些距离,因此我们将其“扔掉”(带下划线): _, top_k_indices = tf.nn.top_k(tf.negative(distances...tf.reduce_sum(tf.abs(tf.subtract(train_x, tf.expand_dims(test_x, axis =1))), axis=2) _, top_k_indices = tf.nn.top_k
tf.summary.merge_all() output_score = tf.nn.softmax(out) predict_val_top3, predict_index_top3 = tf.nn.top_k
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