Python – tensorflow.matemáticas.top_k()

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.

top_k()  se usa para encontrar las k entradas más grandes para la última dimensión (a lo largo de cada fila para arrays).

Sintaxis:   tensorflow.math.top_k(input, k, sorted, name)

Parámetro:

• entrada: Es el Tensor de entrada con 1 o más dimensiones.
• k (opcional): es un tensor 0-D con valor predeterminado 0.
• ordenado (opcional): si se establece en verdadero, se ordenarán los elementos devueltos. El valor predeterminado es Verdadero.
• name(opcional): Define el nombre de la operación.

Devoluciones:

• valores:  k elementos más grandes a lo largo de cada último corte dimensional.
• índices: índices de valores dentro de la última dimensión de entrada.

Ejemplo 1:

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([7, 2, 3, 9, 5], dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
  
# Calculating result
res = tf.math.top_k(a)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

a:  tf.Tensor([7. 2. 3. 9. 5.], shape=(5, ), dtype=float64)
Result:  TopKV2(values=<tf.Tensor: shape=(1, ), dtype=float64, numpy=array([9.])>, 
    indices=<tf.Tensor: shape=(1, ), dtype=int32, numpy=array([3], dtype=int32)>)
    
    
    

Ejemplo 2:

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([[7, 2, 3], [ 9, 5, 7]], dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
  
# Calculating result
res = tf.math.top_k(a, k = 2)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

a:  tf.Tensor(
[[7. 2. 3.]
 [9. 5. 7.]], shape=(2, 3), dtype=float64)
Result:  TopKV2(values=<tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=float64, numpy=
array([[7., 3.],
       [9., 7.]])>, indices=<tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=int32, numpy=
array([[0, 2],
       [0, 2]], dtype=int32)>)