mindspore.ops.TopK
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    :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.TopK.rst
    :alt: 查看源文件


.. py:class:: mindspore.ops.TopK(sorted=True)

    沿最后一个维度查找 `k` 个最大元素和对应的索引。

    .. warning::
        - 如果 `sorted` 设置为 ``False`` ，它将使用aicpu运算符，性能可能会降低，另外，由于在不同平台上存在内存排布以及遍历方式不同等问题，`sorted` 设置为 ``False`` 时计算结果的显示顺序可能会出现不一致的情况。

    如果 `input_x` 是一维Tensor，则查找Tensor中 `k` 个最大元素，并将其值和索引输出为Tensor。`values[k]` 是 `input_x` 中 `k` 个最大元素，其索引是 `indices[k]` 。

    对于多维矩阵，计算每行中最大的 `k` 个元素（沿最后一个维度的相应向量），因此：

    .. math::
        values.shape = indices.shape = input.shape[:-1] + [k]

    如果两个比较的元素相同，则优先返回索引值较小的元素。

    参数：
        - **sorted** (bool，可选) - 如果为 ``True`` ，则获取的元素将按值降序排序。如果为 ``False`` ，则不对获取的元素进行排序。默认值： ``True`` 。

    输入：
        - **input_x** (Tensor) - 需计算的输入，目前GPU支持零维输入，但是Ascend或者CPU不支持。支持的数据类型：

          - Ascend：int8、uint8、int32、int64、float16、float32。
          - GPU：float16、float32。
          - CPU：所有数值型。

        - **k** (Union(Tensor, int)) - 指定计算最大元素的数量。若 `k` 为Tensor，其数据类型须为int32。若为Tensor，只支持零维Tensor或shape为 :math:`(1, )` 的一维Tensor。

    输出：
        由 `values` 和 `indices` 组成的tuple。

        - **values** (Tensor) - 最后一个维度的每个切片中的 `k` 最大元素。
        - **indices** (Tensor) - `k` 最大元素的对应索引。

    异常：
        - **TypeError** - 如果 `sorted` 不是bool。
        - **TypeError** - 如果 `input_x` 不是Tensor。
        - **TypeError** - 如果 `k` 不是int。
        - **TypeError** - 如果 `input_x` 的数据类型不被支持。