torch.topk() 是 PyTorch 中的一个函数，用于从张量（tensor）中选取最大的 k 个值及其对应的索引。这个函数对于需要找到最大值或者对数据进行排序的场景非常有用。
函数的基本语法如下:
torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None)参数解释:
input：输入的张量。k：返回最大的 k 个值。dim：在哪个维度上计算 top k。如果为 None，则在整个张量上计算。默认为 None。largest：如果为 True，则返回最大的 k 个值。如果为 False，则返回最小的 k 个值。默认为 True。sorted：如果为 True，则返回的张量是排序后的。如果为 False，则返回的张量可能不是排序后的。默认为 True。out：可选参数，输出结果的张量。如果提供，其形状必须能够容纳返回的结果。
返回值：
values：最大的 k 个值。indices：每个最大值在输入张量中的索引。
示例：
import torch # 创建一个随机的张量
x = torch.randn(3, 3)
print(x)
# 输出:
# tensor([[ 0.1296, -0.1872, 0.9590],
# [-0.1385, 0.3172, 0.4423],
# [ 0.5977, -0.5863, 0.1649]]) # 找出最大的 2 个值及其索引
values, indices = torch.topk(x, 2)
print(values)
# 输出:
# tensor([ 0.9590, 0.4423])
print(indices)
# 输出:
# tensor([[2, 1],
# [0, 2]])
)
