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(从小到大和从大到小),默认为从小到大排序(即descend...
在平局情况下随机化numpy.argsort输出 、、、 我有一个numpy数组,其中一些元素与其他元素相同,即存在纽带,我正在应用np.argsort来查找将对该数组进行排序的索引: In [29]: x = [1, 2, 1, 1, 5, 2] Out[30]: array([0, 2, 3, 1, 5, 4]) Out[31]: array([0, 2,3, 1, 5, 4]) ...
defnms(boxes,scores,threshold):# boxes: 边界框列表,每个框是一个格式为 [x1, y1, x2, y2] 的列表# scores: 每个边界框的得分列表# threshold: NMS的IoU阈值# 按得分升序排列边界框sorted_indices=np.argsort(scores)boxes=[boxes[i]foriinsorted_indices]scores=[scores[i]foriinsorted_indices]keep=[]...
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...
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...
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... ...
threshold): """手动实现非极大值抑制""" keep = [] idxs = scores.argsort()[::...
i = 0 new_edge_indices = [] #new_edge_indices 用于记录即将被合并的边的索引 edge_index_cpu = edge_index.cpu() for edge_idx in edge_argsort.tolist(): #edge_argsort的第i个元素是分数第i大的边的索引,这个索引是相对于edge_index_cpu 来论, #edge_index_cpu 是输入模型时边的排列顺序。
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.mm(a, b) #只能处理2维(2D),其他维度要用matmul torch.matmul(a, b) a @ b = torch.matmul(a, b) torch.bmm() 矩阵对应元素相乘(带有batch的)。bmm就是有batch的mm,不能广播 计算两个tensor的矩阵乘法,torch.bmm(a,b),tensor a 的size为(b,h,w),tensor b的size为(b,w,h),注意两个...