kthvalue

paddle. kthvalue ( x, k, axis=None, keepdim=False, name=None ) [源代码]

在指定的轴上查找第 k 小的元素和其对应所在的索引信息。

参数

  • x (Tensor) - 一个输入的 N-D Tensor,支持的数据类型:float32、float64、int32、int64。

  • k (int,Tensor) - 需要沿轴查找的第 k 小,所对应的 k 值。

  • axis (int,可选) - 指定对输入 Tensor 进行运算的轴,axis 的有效范围是[-R, R),R 是输入 x 的 Rank, axis 为负时与 axis + R 等价。默认值为-1。

  • keepdim (bool,可选)- 是否保留指定的轴。如果是 True,维度会与输入 x 一致,对应所指定的轴的 size 为 1。否则,由于对应轴被展开,输出的维度会比输入小 1。默认值为 False。

  • name (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。

返回

tuple(Tensor),返回第 k 小的元素和对应的索引信息。结果的数据类型和输入 x 一致。索引的数据类型是 int64。

代码示例

>>> import paddle

>>> x = paddle.randn((2,3,2))
>>> print(x)
Tensor(shape=[2, 3, 2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[[ 0.11855337, -0.30557564],
  [-0.09968963,  0.41220093],
  [ 1.24004936,  1.50014710]],
 [[ 0.08612321, -0.92485696],
  [-0.09276631,  1.15149164],
  [-1.46587241,  1.22873247]]])
>>> y = paddle.kthvalue(x, 2, 1)
>>> print(y)
(Tensor(shape=[2, 2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[ 0.11855337,  0.41220093],
 [-0.09276631,  1.15149164]]), Tensor(shape=[2, 2], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[0, 1],
 [1, 1]]))

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