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...
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...
概念:Torch.argsort函数用于返回输入张量排序后的索引张量,而不是排序后的张量本身。 分类:Torch.argsort函数可以分为升序排序和降序排序两种方式。 优势:Torch.argsort函数可以方便地获取排序后的索引,用于进一步处理和分析数据。 应用场景:Torch.argsort函数常用于深度学习中的数据排序、排名计算、索引获取等任务。
具体用法如下: 1、torch.topk用法 沿给定dim维度返回输入张量input中 k 个最大值。 如果不指定dim,则默认为input的最后一维。 如果为largest为 False ,则返回最小的 k 个值。 返回一个元组 (va...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...
python 中numpy.argsort()用法 mpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) (1)、a:是一个array数组。看一下代码,再详细说说 个人理解,它先将[2,4,1]进行排序,就是[0,1,2],之后将数组[2,4,1]排序[1,2,4],索引就变为[2,0,1]。所以最准输出其索引值[2,0,1]。 (2)、axis...
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=[...
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 是 支持fp16,fp32,uint8,int8,int16,int32,int64 torch.eq 是 支持bf16,fp16,fp32,uint8,int8,int16,int32,int64,bool,complex64,complex128 torch.equal 是 支持fp16,fp32,uint8,int8,int16,int32,int64,bool torch.ge 是 支持bf16,fp16,fp32,uint8,int8,int16,int...
torch.argsort(input, dim=- 1, descending=False) → LongTensor torch 布尔索引 (2条消息) numpy/pytorch 高级索引(整数数组索引 & 布尔索引)_hxxjxw的博客-CSDN博客_python布尔数组索引 tensor.any() 如果张量 tensor中存在一个元素为True, 那么返回True; 只有所有元素都是False时才返回False tensor.all() ...
order = score.ravel().argsort()[::-1] if n_pre_nms > 0: order = order[:n_pre_nms] roi = roi[order, :] # Apply nms (e.g. threshold = 0.7). # Take after_nms_topN (e.g. 300). # unNOTE: somthing is wrong here! # TODO: remove cuda.to_gpu keep = non_maximum_...