它们的功能如下: torch.msort:仅返回排序后的values,不返回索引。 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
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(从小到大和从大到小),默认为从小到大排序(即descending=False) 示例 torch.sort() import torch a = torch.tensor([[2,3,1],[0,5,6]]) print(torch.sort(a)) print(torch....
torch.argsort(input, dim=-1, descending=False) -> LongTensor:仅返回排序后的索引,而不返回排序后的Tensor。 3. 如何调用排序函数对tensor进行排序 要调用排序函数对Tensor进行排序,首先需要创建一个Tensor,然后调用torch.sort()或torch.argsort()函数,并指定相应的参数。 4. 示例:对torch tensor进行排序 ...
问numpy.argsort与torch.argsort的区别EN与 用在网页上都能使字体加粗，二者的不同是：是物理元素 ;是...
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。
问PyTorch -在torch.sort之后恢复原张量顺序的更好方法EN文章目录 1. tensor 张量 2. 运算 3. 切片...
Torch.argsort()“返回结果错误” 最近对于torch.argsort()理解不太到位 记录一下疑问以及正确解释 错误理解 之前误以为torch.argsort()返回的是 该元素的值的排名,比如[1,2,3]的argsort排名为[0,1,2]表示第一个元素在向量中排名为0 带着这个错误理解,去查阅torch.argsort官方文档: 但是example中第一...torch...
(cov) # 按特征值的降序排列特征值和特征向量 idx = torch .argsort(e, descending=True) e = e[idx] v = v[:, idx] # 选择前k个主成分作为新的基 k = 3 v_k = v[:, :k] # 将数据投影到新的低维空间 x_pca = x .matmul(v_k) 3.2 图像压缩 图像压缩是一种减少图像存储空间或传输...
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。
topk_index_sort = np.argsort(-topk_data, axis=axis) return topk_index_sort, topk_data # 示例矩阵 matrix = np.array([[4, 3, 5], [2, 1, 6]]) # 找到每一列的最大值索引和对应的值 topk_index, topk_data = numpy_topk(matrix, K=1) print("最大值索引:", topk_index) print("最...