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]]))

         