PyTorch中的topk函数详解

听名字就知道这个函数是用来求tensor中某个dim的前k大或者前k小的值以及对应的index。

用法

torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor)

input：一个tensor数据
k：指明是得到前k个数据以及其index
dim：指定在哪个维度上排序，默认是最后一个维度
largest：如果为True，按照大到小排序；如果为False，按照小到大排序
sorted：返回的结果按照顺序返回
out：可缺省，不要

topk最常用的场合就是求一个样本被网络认为前k个最可能属于的类别。我们就用这个场景为例，说明函数的使用方法。
假设一个tensor F ∈ R N × D F \in R^{N \times D} F∈RN×D，N是样本数目，一般等于batch size， D是类别数目。我们想知道每个样本的最可能属于的那个类别，其实可以用torch.max得到。如果要使用topk，则k应该设置为1。

import torchpred = torch.randn((4, 5))
print(pred)
values, indices = pred.topk(1, dim=1, largest=True, sorted=True)
print(indices)
# 用max得到的结果，设置keepdim为True，避免降维。因为topk函数返回的index不降维，shape和输入一致。
_, indices_max = pred.max(dim=1, keepdim=True)print(indices_max == indices)
# pred
tensor([[-0.1480, -0.9819, -0.3364,  0.7912, -0.3263],[-0.8013, -0.9083,  0.7973,  0.1458, -0.9156],[-0.2334, -0.0142, -0.5493,  0.0673,  0.8185],[-0.4075, -0.1097,  0.8193, -0.2352, -0.9273]])
# indices, shape为 【4,1】,
tensor([[3],   #【0,0】代表 第一个样本最可能属于第一类别[2],   # 【1, 0】代表第二个样本最可能属于第二类别[4],[2]])
# indices_max等于indices
tensor([[True],[True],[True],[True]])

现在在尝试一下k=2

import torchpred = torch.randn((4, 5))
print(pred)
values, indices = pred.topk(2, dim=1, largest=True, sorted=True)  # k=2
print(indices)
# pred
tensor([[-0.2203, -0.7538,  1.8789,  0.4451, -0.2526],[-0.0413,  0.6366,  1.1155,  0.3484,  0.0395],[ 0.0365,  0.5158,  1.1067, -0.9276, -0.2124],[ 0.6232,  0.9912, -0.8562,  0.0148,  1.6413]])
# indices
tensor([[2, 3],[2, 1],[2, 1],[4, 1]])

可以发现indices的shape变成了【4, k】，k=2。
其中indices[0] = [2,3]。其意义是说明第一个样本的前两个最大概率对应的类别分别是第3类和第4类。

大家可以自行print一下values。可以发现values的shape和indices的shape是一样的。indices描述了在values中对应的值在pred中的位置。

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