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अंतिम आयाम के लिए k सबसे बड़े तत्वों के मान और सूचकांक ढूँढता है।

सारांश

यदि इनपुट एक वेक्टर (रैंक-1) है, तो वेक्टर में k सबसे बड़ी प्रविष्टियाँ ढूँढता है और उनके मानों और सूचकांकों को वेक्टर के रूप में आउटपुट करता है। इस प्रकार values[j] input में j -वीं 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 वेक्टर का सम्मान करता है)। इस प्रकार,

values.shape = indices.shape = input.shape[:-1] + [k]

यदि दो तत्व समान हैं, तो निचला-सूचकांक तत्व पहले दिखाई देता है।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• इनपुट: कम से कम k अंतिम आयाम के साथ 1-डी या उच्चतर।
• के: 0-डी। अंतिम आयाम (मैट्रिसेस के लिए प्रत्येक पंक्ति के साथ) में देखने के लिए शीर्ष तत्वों की संख्या।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• क्रमबद्ध: यदि सत्य है तो परिणामी k तत्वों को अवरोही क्रम में मानों द्वारा क्रमबद्ध किया जाएगा।

रिटर्न:

• Output मान: प्रत्येक अंतिम आयामी स्लाइस के साथ k सबसे बड़े तत्व।
• Output सूचकांक: input के अंतिम आयाम के भीतर values के सूचकांक।

सार्वजनिक गुण

::tensorflow::Output indices

Operation operation

::tensorflow::Output values

 TopK(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input k
)

 TopK(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input k,
  const TopK::Attrs & attrs
)

Attrs Sorted(
  bool x
)