torch.argsort()&&torch.sort()用法

最新推荐文章于 2025-03-17 21:43:11 发布

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#算法 #python #开发语言

本文介绍了PyTorch中的torch.argsort()和torch.sort()两个函数，详细阐述了它们的参数、作用及使用示例。torch.argsort()返回输入张量按照指定维度排序后的下标，而torch.sort()则返回排序后的张量及其对应的下标。通过示例展示了这两个函数在降序排列时的输出结果，并验证了torch.argsort()与torch.sort()返回的下标矩阵的一致性。

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函数原型1：

torch.argsort(input, dim=- 1, descending=False) → LongTensor

参数：

input：（Tensor）输入张量
dim：（int类型）要排序的维度
descending：(布尔类型)，升序还是降序。默认升序。

作用：返回按照指定维度排序后的值对应排序前的下标。

该函数其实是torch.sort()返回的第二个元素，第一个元素是排序后的Tensor。

函数原型2

torch.sort(input, dim=- 1, descending=False, stable=False, *, out=None)

参数：

input ( Tensor ) ：输入张量。
dim ( int , optional ) ：要排序的维度
descending ( bool , optional ) ：控制顺序（升序或降序）
stable ( bool , optional ) ：使排序更加稳定，这保证了等价元素的顺序得以保留。

作用：

将输入张量的元素按照给定的维度按值升序排序。返回一个元组。

实例

x = torch.randint(10, size=(4, 3))
print(f'x：{x}')
x1 = torch.argsort(x, dim=-1, descending=True)#降序
print(x1)
values, indices = torch.sort(x, dim=-1, descending=True)
print(values)
print(indices==x1)

输出结果：

x：tensor([[0, 6, 7],
        [8, 5, 5],
        [3, 4, 9],
        [4, 6, 5]])
tensor([[2, 1, 0],
        [0, 1, 2],
        [2, 1, 0],
        [1, 2, 0]])
tensor([[7, 6, 0],
        [8, 5, 5],
        [9, 4, 3],
        [6, 5, 4]])
tensor([[True, True, True],
        [True, True, True],
        [True, True, True],
        [True, True, True]])