手机网站 广告,wordpress地址设置方法,外链购买交易平台,哪里买域名便宜分类目录#xff1a;《深入浅出Pytorch函数》总目录 按照值沿给定维度对输入张量的元素进行排序。如果未给定dim#xff0c;则选择输入的最后一个维度。若descending被指定为True#xff0c;则元素按值降序排列#xff0c;否则为升序。如果stable为True#xff0c;则排序例…分类目录《深入浅出Pytorch函数》总目录 按照值沿给定维度对输入张量的元素进行排序。如果未给定dim则选择输入的最后一个维度。若descending被指定为True则元素按值降序排列否则为升序。如果stable为True则排序例程变为稳定从而保持等价元素的顺序。
语法
torch.sort(input, dim-1, descendingFalse, stableFalse, *, outNone)参数
input[Tensor] 输入张量dim[可选, int] 待排序的维度descending [可选, bool] 排序顺序False为升序True为降序默认为升序stable [可选, bool] 指示排序是否稳定如果为True则等价元素的顺序得到保留
返回值
元组(values, indices)其中values是排序的值indices是原始输入张量中元素的索引。
实例 x torch.randn(3, 4)sorted, indices torch.sort(x)sorted
tensor([[-0.2162, 0.0608, 0.6719, 2.3332],[-0.5793, 0.0061, 0.6058, 0.9497],[-0.5071, 0.3343, 0.9553, 1.0960]])indices
tensor([[ 1, 0, 2, 3],[ 3, 1, 0, 2],[ 0, 3, 1, 2]]) sorted, indices torch.sort(x, 0)sorted
tensor([[-0.5071, -0.2162, 0.6719, -0.5793],[ 0.0608, 0.0061, 0.9497, 0.3343],[ 0.6058, 0.9553, 1.0960, 2.3332]])indices
tensor([[ 2, 0, 0, 1],[ 0, 1, 1, 2],[ 1, 2, 2, 0]]) x torch.tensor([0, 1] * 9)x.sort()
torch.return_types.sort(valuestensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]),indicestensor([ 2, 16, 4, 6, 14, 8, 0, 10, 12, 9, 17, 15, 13, 11, 7, 5, 3, 1]))x.sort(stableTrue)
torch.return_types.sort(valuestensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]),indicestensor([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17]))
