python - 从一维张量中提取前 k 个值索引

Question

给定 Torch ( torch.Tensor) 中的一维张量，包含可以比较的值（例如浮点），我们如何提取该张量中前k个值的索引？

除了蛮力方法，我正在寻找一些 API 调用，由 Torch/lua 提供，它可以有效地执行这个任务。

Answer 1

从拉取请求#496开始， Torch 现在包含一个名为torch.topk. 例子：

> t = torch.Tensor{9, 1, 8, 2, 7, 3, 6, 4, 5}

-- obtain the 3 smallest elements
> res = t:topk(3)
> print(res)
 1
 2
 3
[torch.DoubleTensor of size 3]

-- you can also get the indices in addition
> res, ind = t:topk(3)
> print(ind)
 2
 4
 6
[torch.LongTensor of size 3]

-- alternatively you can obtain the k largest elements as follow
-- (see the API documentation for more details)
> res = t:topk(3, true)
> print(res)
 9
 8
 7
[torch.DoubleTensor of size 3]

在撰写本文时，CPU 实现遵循了一种严格的方法（有计划在未来对其进行改进）。话虽如此，目前正在审查针对 cutorch 的优化 GPU 实现。

Answer 2

您可以使用topk功能。

例如：

import torch

t = torch.tensor([5.7, 1.4, 9.5, 1.6, 6.1, 4.3])

values,indices = t.topk(2)

print(values)
print(indices)

结果：

tensor([9.5000, 6.1000])
tensor([2, 4])

Answer 3

只需遍历张量并运行您的比较：

require 'torch'

data = torch.Tensor({1,2,3,4,505,6,7,8,9,10,11,12})
idx  = 1
max  = data[1]

for i=1,data:size()[1] do
   if data[i]>max then
      max=data[i]
      idx=i
   end
end

print(idx,max)

--EDIT-- 响应您的编辑：使用此处记录的 torch.max 操作：https ://github.com/torch/torch7/blob/master/doc/maths.md#torchmaxresval-resind-x-dim .. .

y, i = torch.max(x, 1) returns the largest element in each column (across rows) of x, and a Tensor i of their corresponding indices in x