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。
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:Torc...
torch.argsort:仅返回排序后的indices,不返回排序后的数据本身。 通过阅读代码实现可以发现,这两个算子实际上都是基于torch.sort实现的。因此,它们的延迟(latency)与torch.sort相同,并未针对返回结果较少的特点进行优化。换句话说,torch.msort和torch.argsort仍然执行了完整的排序操作,而不是利用更轻量的计算方式来减少...
np.argsort()# 函数功能:将a中的元素从小到大排列,提取其在排列前对应的index(索引)输出。 用途:需要对三个数组按照第一个数组元素大小顺序进行统一-排序,则使用该函数取得第一个数组a排序后的idx,然后直接b[idx]即可完成b的协同排序 x=np.array([1,4,3,-1,6,9])y=np.argsort(x)print('一维数组的排...
下面看一下Module的to函数: 如果模型再GPU上,那么数据也必须再GPU上才能正常运行。也就是说数据和模型必须在相同的设备上。 torch.cuda常用的方法: 1.torch.cuda.device_count():计算当前可见可用的GPU数 2.torch.cuda.get_device_name():获取GPU名称 3.torch.cuda.manual_seed():为当前GPU设置随机种子 4.to...
在PyTorch中,torch.topk 函数用于获取张量中最大的k个元素及其索引。如果需要用其他函数来代替 torch.topk,可以考虑以下几种方法,但需要注意的是,不同的方法可能在性能、易用性和功能上存在差异。 1. 使用 torch.argsort 和索引切片 torch.argsort 函数可以对张量进行排序,并返回排序后的索引。通过结合索引切片,我们...
torch.argsort() / tensor.argsort() torch 布尔索引 tensor.any() tensor.all() torch.cumsum() 计算 input 元素的累积和 torch.cumprod() 计算 input 元素的累积乘 torch.meshgrid() 生成网格 函数输入: 函数输出: 注意: torch.linspace() torch.cdist() 计算p范数 F.normalize / torch...
argsort(dim=-1, descending=False) → LongTensor asin() → Tensor asin_() → Tensor as_strided(size, stride, storage_offset=0) → Tensor atan() → Tensor atan2(other) → Tensor atan2_(other) → Tensor atan_() → Tensor backward(gradient=None, retain_graph=None, create_graph=False)[...
Argsort:数组排序后返回原数组的索引 probs = np.array([0.075,0.15,0.075,0.15,0.0,0.05,0.05,0.2,0.25]) 我们可以借助argsort(a, axis=-1, kind=None)函数来解决该问题。np.argsort的作用是对原数组进行从小到大的排序,返回的是对应元素在原数组中的索引。
后来实验发现torch.take_along_dim是加入索引广播机制后的torch.gather。 实验代码如下: 实验一 # 这里用arr2的索引取找arr的对应元素。arr=torch.randn((32,128,5))arr2=torch.randn((32,1,5))idx=arr2.argsort(dim=-1)c=torch.take_along_dim(arr,idx,-1)d=torch.gather(arr,-1,idx)>>>(c==...