如何在 PyTorch 中找到张量的第 k 个和前“k”个元素？
PyTorch提供了一种查找张量的第k个元素的方法。它返回按升序排序的张量的第k个元素的值，以及该元素在原始张量中的索引。torch.kthvalue()
torch.topk()方法用于查找前“k”个元素。它返回张量中最高的“k”或最大的“k”元素。
脚步
导入所需的库。在以下所有Python示例中，所需的Python库是torch。确保您已经安装了它。
创建一个PyTorch张量并打印它。
计算。它返回两个张量。将这两个张量分配给两个新变量"value"和"index"。这里，输入是一个张量，k是一个整数。torch.kthvalue(input,k)
计算。它返回两个张量。第一个张量具有前“k”个元素的值，第二个张量具有原始张量中这些元素的索引。将这两个张量分配给新变量"values"和"indices"。torch.topk(input,k)
打印张量的第k个元素的值和索引，以及张量的前“k”个元素的值和索引。
示例1
这个python程序展示了如何找到张量的第k个元素。
# Python program to find k-th element of a tensor
# import necessary library
import torch
# Create a 1D tensor
T = torch.Tensor([2.334,4.433,-4.33,-0.433,5, 4.443])
print("Original Tensor:\n", T)
# Find the 3rd element in sorted tensor. First it sorts the
# tensor in ascending order then returns the kth element value
# from sorted tensor and the index of element in original tensor
value, index = torch.kthvalue(T, 3)
# print 3rd element with value and index
print("第三个元素值：", value)
print("第三个元素索引：", index)输出结果Original Tensor: tensor([ 2.3340, 4.4330, -4.3300, -0.4330, 5.0000, 4.4430]) 第三个元素值： tensor(2.3340) 第三个元素索引： tensor(0)
示例2
以下Python程序显示了如何查找张量的前“k”个或最大的“k”个元素。
# Python program to find to top k elements of a tensor
# import necessary library
import torch
# Create a 1D tensor
T = torch.Tensor([2.334,4.433,-4.33,-0.433,5, 4.443])
print("Original Tensor:\n", T)
# Find the top k=2 or 2 largest elements of the tensor
# returns the 2 largest values and their indices in original
# tensor
values, indices = torch.topk(T, 2)
# print top 2 elements with value and index
print("前2个元素值：", values)
print("前2个元素索引：", indices)输出结果Original Tensor: tensor([ 2.3340, 4.4330, -4.3300, -0.4330, 5.0000, 4.4430]) 前2个元素值： tensor([5.0000, 4.4430]) 前2个元素索引： tensor([4, 5])