argsort(x) print(vv) 运行结果如下 tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) --- tensor([[0, 1, 2], [0, 1, 2]]) --- tensor([[0, 1, 2], [0, 1, 2]]) tensor.topk import torch a = torch.tensor([1,9,3,4,5,6,7]) v,id = a.topk(1) print(v) print(id) v,id ...
2、新的Operators torch.argsort类似于numpy.argsort。 torch.pdist类似于scipy.spatial.distance.pdist。 torch.tensordot类似于numpy.tensordot。 torch.broadcast_tensors类似于numpy.broadcast_arrays。 torch.narrow支持稀疏张量。 torch.matrix_rank类似于numpy.linalg.matrix_rank。 torch.matrix_power类似于numpy.linalg...
ind = np.argpartition(array, -k)[-k:] return ind[np.argsort(array[ind])][::-1]tokenized, _, _ = st.tokenize_sentences([sentence]) prob = model(tokenized)[0] emoji_ids = top_elements(prob, top_n) emojis= map(lambda x: EMOJIS[x], emoji_ids) return emoji.emojize(f"{sentence}...
2、新的Operators torch.argsort类似于numpy.argsort。 torch.pdist类似于scipy.spatial.distance.pdist。 torch.tensordot类似于numpy.tensordot。 torch.broadcast_tensors类似于numpy.broadcast_arrays。 torch.narrow支持稀疏张量。 torch.matrix_rank类似于numpy.linalg.matrix_rank。 torch.matrix_power类似于numpy.linalg...
一、快速入门教程 1、先决条件 在阅读本教程之前,你应该了解一些Python的基础知识。如果你想复习一下,请回去看看Python教程。 如果你希望使用本教程中的示例,则还必须在计算机上安装一些软件。 有关说明,请参阅本指南的安装教程。 二、基础知识 NumPy的主要对象是同类型的多维数组。它是一张表,所有元素(通常是数字...