PyTorch是一个流行的开源深度学习框架，在许多人的眼中是强大而简明的。在PyTorch中，花式索引提供了一种非常便捷的方法，可以获取张量中的子集，并以不同的方式使用这个子集。本文将介绍如何使用花式索引提取张量中的topk值，并展示一些示例。

什么是花式索引？

花式索引是一种取出张量子集的方法，它使用索引的列表或数组，而不是单个元素的整数索引。当我们使用一个整数索引时，它只会返回张量的一个元素。但花式索引可以返回张量中的多个元素，这正是我们需要的特点。

如何使用花式索引提取topk值？

要使用花式索引提取张量中的topk值，我们可以使用PyTorch中的`torch.topk()`方法。`torch.topk()`方法将返回张量中topk的值及其对应的索引。

例如，如果我们有一个张量`x`，我们想获取其中的前5个最大值，我们可以使用以下代码：

```topk_vals, topk_inds = torch.topk(x, k=5)```这将返回张量`x`中前5个最大值的值，以及这些最大值在`x`张量中的索引。我们可以使用这些索引来获取原始张量中的这些最大值。

我们可以使用以下代码来提取张量中的topk值：

```topk_vals = x[topk_inds]```这将返回一个有5个元素的张量，其中每个元素都是原始张量中的一个topk值。

示例：以下是一个使用花式索引提取topk的张量的示例。在这个示例中，我们将生成一个大小为`(5,5)`的随机张量，并从中提取前三个最大值及其对应的索引。

```pythonimport torch# 生成随机张量x = torch.rand((5,5))# 获取前三个最大值topk_vals, topk_inds = torch.topk(x, k=3)# 提取张量中的topk值topk_vals = x[topk_inds]# 打印结果print("随机张量：\n", x)print("\n前三个最大值：

\n", topk_vals)print("\n

前三个最大值的索引：

\n", topk_inds)

```输出结果：```随机张量：

 tensor([[0.2217, 0.5572, 0.4110, 0.2425, 0.9040], [0.2936, 0.0129, 0.0892, 0.1263, 0.0122], [0.2512, 0.7157, 0.7387, 0.4083, 0.4999], [0.2030, 0.1147, 0.7853, 0.8614, 0.8353], [0.7431, 0.2669, 0.2325, 0.3691, 0.3666]])

前三个最大值：

 tensor([0.9040, 0.8614, 0.8353])

前三个最大值的索引：

 tensor([4, 3, 3])```

在这个示例中，我们使用`torch.rand()`方法生成了一个大小为`(5,5)`的随机张量。然后我们使用`torch.topk()`方法提取了这个张量中的前三个最大值和它们的索引。最后我们使用这些索引来提取原始张量中的topk值。