PyTorch常用函数:torch.topk; torch.index_select; torch.lt
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了PyTorch常用函数:torch.topk; torch.index_select; torch.lt相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
torch.topk
torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor)
pytorch中文官网文档:http://www.mamicode.com/info-detail-2217311.html
沿给定dim维度返回输入张量input中 k 个最大值。
如果不指定dim,则默认为input的最后一维。
如果为largest为 False ,则返回最小的 k 个值。
返回一个元组 (values,indices),其中indices是原始输入张量input中测元素下标。
如果设定布尔值sorted 为_True_,将会确保返回的 k 个值被排序。
参数:
input (Tensor) – 输入张量
k (int) – “top-k”中的k
dim (int, optional) – 排序的维
largest (bool, optional) – 布尔值,控制返回最大或最小值
sorted (bool, optional) – 布尔值,控制返回值是否排序
out (tuple, optional) – 可选输出张量 (Tensor, LongTensor) output buffer
------------------------------------实例------------------------------------
假设神经网络的输出如下,为二分类。batch_size=4
import torch
output = torch.tensor([[-5.4783, 0.2298],
[-4.2573, -0.4794],
[-0.1070, -5.1511],
[-0.1785, -4.3339]])
得到其top1值操作如下:
maxk = max((1,)) # 取top1准确率,若取top1和top5准确率改为max((1,5))
_, pred = output.topk(maxk, 1, True, True)
topk参数中,maxk取得是top1准确率,dim=1是按行取值, largest=1是取最大值
结果如下,
_
tensor([[ 0.2298],
[-0.4794],
[-0.1070],
[-0.1785]])
pred
tensor([[1],
[1],
[0],
[0]])
_是top1的值,pred是最大值的索引(size=4*1),一般会进行转置处理同真实值对比
index_select
anchor_w = self.FloatTensor(self.scaled_anchors).index_select(1, self.LongTensor([0]))
参数说明:index_select(x, 1, indices)
1代表维度1,即列,indices是筛选的索引序号。
例子:
import torch
x = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3,4)
print(x)
indices = torch.LongTensor([0, 2])
y = torch.index_select(x, 0, indices)
print(y)
z = torch.index_select(x, 1, indices)
print(z)
z = torch.index_select(y, 1, indices)
print(z)
结果:
tensor([[ 1., 2., 3., 4.],
[ 5., 6., 7., 8.],
[ 9., 10., 11., 12.]])
tensor([[ 1., 2., 3., 4.],
[ 9., 10., 11., 12.]])
tensor([[ 1., 3.],
[ 5., 7.],
[ 9., 11.]])
tensor([[ 1., 3.],
[ 9., 11.]])
torch.
lt
torch.
lt
(input, other, out=None) → Tensor
Computes ext{input} < ext{other}input<other element-wise.
The second argument can be a number or a tensor whose shape is broadcastable with the first argument.
- Parameters
- Returns
-
A torch.BoolTensor containing a True at each location where comparison is true
- Return type
Example:
>>> torch.lt(torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]), torch.tensor([[1, 1], [4, 4]]))
tensor([[False, False], [True, False]])
主要参考:
https://blog.csdn.net/u014264373/article/details/86525621
https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/83044660
https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#torch.lt
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