默认是升序排列,调用ndarray.argsort 或者 tensor.argsort 返回的是index,加负号,将index逆序即可得到降序。 import torch import numpy as np if __name__ == '__main__': b = np.array([[2,3,4,5], [5,6,7,8], [2,2,2,2]]) # increasing order by default order = b[:,3].argsort()...
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.sort和argsort是PyTorch深度学习框架中用于对张量进行排序操作的函数。它们可以在相同元素情况下对张量进行随机排序。Torch.sort函数: 概念:Torch.sort函数用于对输入张量进行排序操作。它返回一个元组,包含排序后的张量和排序后的索引张量。 分类:Torch.sort函数可以分为升序排序和降序排序两种方式。 优势:Torc...
这段代码首先使用 torch.argsort 对张量进行降序排序,并返回排序后的索引。然后,通过切片操作获取前k个索引,并使用这些索引从原始张量中获取对应的元素值。 2. 使用 torch.sort torch.sort 函数与 torch.argsort 类似,但它同时返回排序后的张量和排序后的索引。如果你只关心排序后的元素值,而不关心索引,可以使用 ...
probs_idx_sort = np.argsort(-probs)#注意,加了负号,是按降序排序probs_idx_sort 输出:array([8,7,1,3,0,2,5,6,4])#概率最大的前三个值的坐标probs_idx_sort[:3] 输出:array([8,7,1]) Torch PyTorch 中我们称之为张量 (Tensor)。
edge_argsort = torch.argsort(edge_score, descending=True) #edge_score是一维张量,edge_argsort 是edge_score中按降序排列的个元素的原始索引,不改变edge_score # Iterate through all edges, selecting it if it is not incident to # another already chosen edge. ...
(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(),如下图所示: image.png 2. torch.argsort()函数解析 用法跟上面torch.sort()函数一样,不同的是torch.argsort()返回只是排序后的值所对应原输入input的下标,即torch.sort()返回的indices 3. 代码举例 dim = 1 表示对每行中的元素进行降序排序,descending=True表示降序排序,输出结果为返回排序后...
Torch.sort和argsort是PyTorch深度学习框架中用于对张量进行排序操作的函数。它们可以在相同元素情况下对张量进行随机排序。Torch.sort函数: 概念:Torch.sort函数用于对输入张量进行排序操作。它返回一个元组,包含排序后的张量和排序后的索引张量。 分类:Torch.sort函数可以分为升序排序和降序排序两种方式。 优势:Torc...
Torch.sort和argsort是PyTorch深度学习框架中用于对张量进行排序操作的函数。它们可以在相同元素情况下对张量进行随机排序。 Torch.sort函数: 概念:Torch.sort函数用于对输入张量进行排序操作。它返回一个元组,包含排序后的张量和排序后的索引张量。 分类:Torch.sort函数可以分为升序排序和降序排序两种方式。