megengine.functional.topk¶

topk(inp, k, descending=False, kth_only=False, no_sort=False)[源代码]¶

按行排序，选出二维矩阵中 Top-K (默认情况下)个最小元素。

参数

inp (Tensor) – 输入张量，如果是二维的，则该张量的每行将进行排序。
k (int) – 所需元素的个数。
descending (bool) – 该值如果为true，则返回最大元素。默认：False
kth_only (bool) – 该值如果为 True，则只返回第k个元素。默认：False
no_sort (bool) – 该值如果为 True，则返回值可能是无序的。默认：False

返回类型

Tuple[Tensor, Tensor]

返回

tuple of two tensors (topk_tensor, indices_of_int32)

实际案例

import numpy as np
from megengine import tensor
import  megengine.functional as F

x = tensor(np.array([2, 4, 6, 8, 7, 5, 3, 1], dtype=np.float32))
top, indices = F.topk(x, 5)
print(top.numpy(), indices.numpy())

输出：

[1. 2. 3. 4. 5.] [7 0 6 1 5]

megengine.functional.argsort

megengine.functional.nn.conv1d