PyTorchでテンソルのk番目と上位k個の要素を見つける方法は？

PyTorchはメソッドtorch.kthvalue（）を提供します テンソルのk番目の要素を見つける。昇順でソートされたテンソルのk番目の要素の値と、元のテンソルの要素のインデックスを返します。

torch.topk（） メソッドは、上位の「k」要素を見つけるために使用されます。テンソルの上位の「k」または最大の「k」要素を返します。

ステップ

• 必要なライブラリをインポートします。以下のすべてのPythonの例では、必要なPythonライブラリはトーチです。 。すでにインストールされていることを確認してください。

• PyTorchテンソルを作成して印刷します。

• torch.kthvalue（input、k）を計算します 。 2つのテンソルを返します。これらの2つのテンソルを2つの新しい変数"value"に割り当てます および「インデックス」 。ここで、入力はテンソルであり、kは整数です。

• torch.topk（input、k）を計算します 。 2つのテンソルを返します。最初のテンソルには上位の「k」要素の値があり、2番目のテンソルには元のテンソルのこれらの要素のインデックスがあります。これらの2つのテンソルを新しい変数"values"に割り当てます および「インデックス」 。

• テンソルのk番目の要素の値とインデックス、およびテンソルの上位の「k」要素の値とインデックスを出力します。

例1

このPythonプログラムは、テンソルのk番目の要素を見つける方法を示しています。

# Python program to find k-th element of a tensor
# import necessary library
import torch

# Create a 1D tensor
T = torch.Tensor([2.334,4.433,-4.33,-0.433,5, 4.443])
print("Original Tensor:\n", T)

# Find the 3rd element in sorted tensor. First it sorts the
# tensor in ascending order then returns the kth element value
# from sorted tensor and the index of element in original tensor
value, index = torch.kthvalue(T, 3)

# print 3rd element with value and index
print("3rd element value:", value)
print("3rd element index:", index)

出力

Original Tensor:
   tensor([ 2.3340, 4.4330, -4.3300, -0.4330, 5.0000, 4.4430])
3rd element value: tensor(2.3340)
3rd element index: tensor(0)

例2

次のPythonプログラムは、テンソルの上位の「k」要素または最大の「k」要素を見つける方法を示しています。

# Python program to find to top k elements of a tensor
# import necessary library
import torch

# Create a 1D tensor
T = torch.Tensor([2.334,4.433,-4.33,-0.433,5, 4.443])
print("Original Tensor:\n", T)

# Find the top k=2 or 2 largest elements of the tensor
# returns the 2 largest values and their indices in original
# tensor
values, indices = torch.topk(T, 2)

# print top 2 elements with value and index
print("Top 2 element values:", values)
print("Top 2 element indices:", indices)

出力

Original Tensor:
   tensor([ 2.3340, 4.4330, -4.3300, -0.4330, 5.0000, 4.4430])
Top 2 element values: tensor([5.0000, 4.4430])
Top 2 element indices: tensor([4, 5])