torch.cat() 和 torch.stack() 函数的作用都是将多个维度参数相同的张量连接成一个张量,不同之处在与 stock()相比于cat()多了一维。这里两个函数都有 dim 这个参数,但是指的意思却不一样。使用下图来解释,在这里将两个张量理解成树这种形式,希望可以帮助理解。 这里的维度指同意一竖线下的所有节点,代表同一...
Torch.sort和argsort是PyTorch深度学习框架中用于对张量进行排序操作的函数。它们可以在相同元素情况下对张量进行随机排序。 Torch.sort函数: 概念:Torch.sort函数用于对输入张量进行排序操作。它返回一个元组,包含排序后的张量和排序后的索引张量。 分类:Torch.sort函数可以分为升序排序和降序排序两种方式。
默认是升序排列,调用ndarray.argsort 或者 tensor.argsort 返回的是index,加负号,将index逆序即可得到降序。 import torch import numpy as np if __name__ == '__main__': b = np.array([[2,3,4,5], [5,6,7,8], [2,2,2,2]]) # increasing order by default order = b[:,3].argsort()...
torch.sort(input,dim,descending) torch.argsort(input,dim,descending) 用法 torch.sort:对输入数据排序,返回两个值,即排序后的数据values和其在原矩阵中的坐标indices torch.argsort:同torch.sort()返回的indices 参数 input:输入矩阵 dim:排序维度,默认为dim=1,即对行排序 descending:排序方式(从小到大和从大到...
一. torch.sort()函数解析 1. 官网链接 torch.sort(),如下图所示: 2. torch.sort()函数解析 torch.sort(input,dim=-1,descending=False,stable=False,*,out=None) 输入input,在dim维进行排序,默认是dim=-1对最后一维进行排序,descending表示是否按降序排,默认为False,输出排序后的值以及对应值在原输入imput...
🐛 Describe the bug torch.argsort() return the wrong indices. Here's the code I am using: import torch torch.manual_seed(0) x = torch.randn(5,2) print(x) print(torch.argsort(x, dim=0)) and the returns of this are tensor([[ 1.5410, -0.2934...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - torch.argsort() outputs wrongly · pytorch/pytorch@b61032f
而通过torch.Tensor()生成的张量的数据类型是由一个环境变量决定的，这个环境变量可以通过torch.set_...
torch.argsort(input, dim=- 1, descending=False)→ LongTensor参数: input(Tensor) -输入张量。 dim(int,可选的) -要排序的维度 descending(bool,可选的) -控制排序顺序(升序或降序)返回沿给定维度按值升序对张量进行排序的索引。 这是 torch.sort() 返回的第二个值。有关此方法的确切语义,请参阅其文档...
torch.stack() torch.zeros() torch.save() torch.sum() torch.Tensor() torch.nn() torch.load() torch.cat() torch.nn.Sequential() torch.nn.ReLU() torch.nn.Module() torch.nn.Linear() torch.device() torch.no_grad() torch.tensor() Related Modules os sys time...