tok_k 函数理解

[caiya55]

您好：
我在读代码中的tok_k函数的时候发现：

def top_k(heat,k=100):
    batch,h,w,c=heat.get_shape().as_list()
    heat=tf.reshape(heat,(batch,-1))
    k_value,k_index=tf.nn.top_k(heat,k)
    k_class=k_index//(h*w)
    k_position=k_index%(h*w)
    k_y=k_position//w#0 is also a cata
    k_x=k_position%w
    return k_value,k_position,k_class,k_y,k_x

这里c在最后一个维度的话，得到k_index之后再反推出k_class 时候感觉不是很对。我自己尝试发现channel维度在h和w之前这么算才是对的。请问有人能告诉我怎么理解比较对呢