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...
本文简要介绍python语言中 torch.argsort 的用法。用法: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() ...
用法跟上面torch.sort()函数一样,不同的是torch.argsort()返回只是排序后的值所对应原输入input的下标,即torch.sort()返回的indices 3. 代码举例 dim = 1 表示对每行中的元素进行降序排序,descending=True表示降序排序,输出结果为返回排序后的值所对应原输入input的下标indices x=torch.randn(3,4)indices=torch....
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。 优势:Tor...
# 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importargsort[as 别名]defget_mask(self, base_mask, weight, num_prune, wrapper, wrapper_idx):assertwrapper_idxisnotNoneactivations = self.pruner.collected_activation[wrapper_idx]iflen(activations) < self.statistics_batch_num:returnNoneme...
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_...
now say we have torch.tensor object similarity (in shape batch_size * 32768), I want to extract top similarities along the last dimension. get_top = torch.argsort(similarity, dim=1) get_top = torch.argsort(similarity, dim=1, descending=True) the code gives the result of: get_top =...
🚀 Feature Add stable version of torch.sort and torch.argsort. Stable sort algorithms sort repeated elements in the same order that they appear in the input. Motivation In some applications we need to preserve the order of equal elements ...
argsort(-x, descending=False) index2 = torch.argsort(x, descending=True) # Equivalent Parameters: input (dragon.vm.torch.Tensor) – The input tensor. dim (int, optional, default=-1) – The dimension to sort. descending (bool, optional, default=False) – Sort in the descending order ...
index_score=score_mat.argsort(axis=1).flip(dims=[1]) index_score=score_mat.argsort(axis=1,descending=True) 经过测试,效果一样的: import torch data=torch.randn(4,4) print(data) in... 维度1上排序,并且倒叙输出。 index_score=score_mat.argsort(axis=1).flip(dims=[1]) ...