前 n 个值的 Tensorflow 指标矩阵 [英] Tensorflow indicator matrix for top n values

问题描述

有谁知道如何提取秩为 2 的张量每行的前 n 个最大值?

Does anyone know how to extract the top n largest values per row of a rank 2 tensor?

例如，如果我想要形状为 [2,4] 的张量的前 2 个值:

For instance, if I wanted the top 2 values of a tensor of shape [2,4] with values:

[[40, 30, 20, 10], [10, 20, 30, 40]]

[[40, 30, 20, 10], [10, 20, 30, 40]]

所需的条件矩阵如下所示:[[真，真，假，假]，[假，假，真，真]]

The desired condition matrix would look like: [[True, True, False, False],[False, False, True, True]]

一旦我有了条件矩阵，我就可以使用 tf.select 来选择实际值.

Once I have the condition matrix, I can use tf.select to choose actual values.

感谢您的帮助！

推荐答案

您可以使用内置的 tf.nn.top_k 函数:

You can do it using built-in tf.nn.top_k function:

a = tf.convert_to_tensor([[40, 30, 20, 10], [10, 20, 30, 40]])
b = tf.nn.top_k(a, 2)

print(sess.run(b))
TopKV2(values=array([[40, 30],
   [40, 30]], dtype=int32), indices=array([[0, 1],
   [3, 2]], dtype=int32))

print(sess.run(b).values))
array([[40, 30],
       [40, 30]], dtype=int32)

要获取布尔True/False值，可以先获取第k个值，然后使用tf.greater_equal:

To get boolean True/False values, you can first get the k-th value and then use tf.greater_equal:

kth = tf.reduce_min(b.values)
top2 = tf.greater_equal(a, kth)
print(sess.run(top2))
array([[ True,  True, False, False],
       [False, False,  True,  True]], dtype=bool)

这篇关于前 n 个值的 Tensorflow 指标矩阵的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！