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...
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.sort()和torch.argsort()简要介绍 定义1 torch.sort(a,dim,descending) 用法1 输入a,在dim维进行排序,descending控制是否降序,默认为False。 输出排序后的值以及对应值在原a中的下标, 示例1 在dim=0默认升序 在dim=1降序 定义2 torch.argsort() 用法2 返回排序后的值所对应原a的下标,即torch.sort(...
2: "height", 3: "width"}} ) print(f"ONNX 模型已保存到: {onnx_file_path}")验证 ONNX ...
torch导出onnx示例-yolo onnx导出示例 yolov5 yolov5是一种目标检测算法,通过使用深度学习算法,可以通过输入图像,输出图像中存在的目标的种类和位置等信息。yolov5 onnx则是在此基础上,通过使用onnx技术,将yolov5模型导出为onnx格式,方便在不同的平台上使用,同时提高了算法的效率和准确度。
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 ...
argsort as_strided as_strided_ as_tensor asin asin_ asinh asinh_ atan atan2 atan_ atanh atanh_ atleast_1d atleast_2d atleast_3d autocast_decrement_nesting autocast_increment_nesting autograd avg_pool1d backends baddbmm bartlett_window base_py_dll_path batch_norm batch_norm_backward_elemt ...
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。
下面我们将介绍这些函数的用法和示例。 二、如何计算torch特征值 2.1 torch.eig torch.eig(input, eigenvectors=False, * , out=None) - (Tensor, Tensor) 该函数计算实方阵input的特征值和特征向量。参数eigenvectors控制是否同时计算特征值和特征向量,如果为False, 则只返回特征值;如果为True,则同时返回特征值和...