Как понять выход tf.nn.top_k() from tensorflow

Question

Я использовал функцию tf.nn.top_k() из тензорного потока, чтобы использовать вероятности мягкого макса модели, чтобы визуализировать уверенность в ее предсказаниях с 5 новыми изображениями и с k = 5. У меня есть вывод следующим образом, который я не уверен, как точно интерпретировать. Может ли кто-нибудь объяснить выход, пожалуйста.

TopKV2(values=array([[ 1., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 1., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 1., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 1., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 1., 0., 0., 0., 0.]], dtype=float32), indices=array([[13, 0, 1, 2, 3], 
     [13, 0, 1, 2, 3], 
     [13, 0, 1, 2, 3], 
     [26, 0, 1, 2, 3], 
     [13, 0, 1, 2, 3]], dtype=int32)) 

Answer 1

documentation С, он возвращает два тензора: первое с верхним значением K, а второй с показателями этих значений в исходном тензора.

Итак, для ваших данных я вижу, что исходный тензор всегда горячий (т. Е. Имеет единственную запись 1.0 для каждой строки и равен 0 везде).