Pytorch torch.topk()的简单用法

官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.topk.html?highlight=topk#torch.topk

由于numpy本身是没有提供topk方法的，自己写一个有时候又很蛋疼(懒得写)，在这种情况下便可以考虑pytorch提供的topk：

values, indices = torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, *, out=None)

input：输入tensor
k：字面意思
dim：按哪一维进行排序
sorted：返回的元素是否要排序
values：最大的k个值
indices：最大值所对应的下标

一般来说，很多情况下单纯就是馋这个indices，这里举一个实际中可能遇到的例子。比如说，我们现在有一个图片的list：

image_name = ['A.jpg', 'B.jpg', 'C.jpg', 'D.jpg', 'E.jpg']

每张图片对应有一个分数：

score = [0.57, 0.59, 0.38, 0.77, 0.25]

要将分数最高的三张图片给选出来。一种方法是利用面向对象的思想将其建模为一个class然后定义规则进行排序，这里我们利用topk的方式如下：

import numpy as np
import torchname = ['A.jpg', 'B.jpg', 'C.jpg', 'D.jpg', 'E.jpg']
score = [0.57, 0.59, 0.38, 0.77, 0.25]name = np.array(name)
score = torch.Tensor(score)
val, idx = torch.topk(score, 3)
idx = idx.numpy()
print(name[idx])

输出结果为：

['D.jpg' 'B.jpg' 'A.jpg']

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