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descending=False) 示例 torch.sort() import tor...
14. torch.sort(input, dim=None, descending=False, out=None) 说明:对输入张量input沿指定维度按升序排序,如果不给定dim,则默认为输入的最后一维。如果指定参数descending为True,则按降序排序。 参数: input(Tensor) --- 要排序的张量 dim(int,可选的) --- 沿着此维度排序 descending(bool,可选的) --- ...
torch.sort(input, dim=None, descending=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 对输入张量input沿着指定维按升序排序。如果不给定dim,则默认为输入的最后一维。如果指定参数descending为True,则按降序排序。 返回元组 (sorted_tensor, sorted_indices) , sorted_indices 为原始输入中的下标。 torch.topk(inpu...
torch.std(input, dim, keepdim=False, unbiased=True, out=None) → Tensor/torch.var(input, dim, keepdim=False, unbiased=True, out=None) → Tensor 标准差和方差 torch.sum(input, dim, keepdim=False, out=None) → Tensor torch.unique(input, sorted=False, return_inverse=False) 元素去重(只能...
torch/Tensor.sort(input, dim=None, descending=False, out=None) 沿着指定维度排序,如果没有指定维度,默认最后一个维度,descending选择升序还是降序,返回一个元组(排序好的tensor和相应的索引) a=torch.randint(0,10,(2,6)).squeeze().int()atensor([[0,9,7,6,3,0],[8,1,8,3,6,4]],dtype=torch...
torch.numel(input): 返回input张量中的元素个数。 2. 创建操作 torch.eye(n, m=None, out=None): 返回一个2维张量,对角线为1,其它位置为0 n (int) -行数 m (int, optional)列数,如果为None,则默认为n out (Tensor, optional) torch.from_numpy(ndarray): ...
- ((mask * 2 - 1) * input) errors_sorted, indices = torch.sort(max_margin_errors, descending=True) labels_sorted = mask[indices.data] inter = labels_sorted.sum() - labels_sorted.cumsum(0) union = labels_sorted.sum() + (1. - labels_sorted).cumsum(0) iou = 1. - inter / uni...
If the input tensor is not a bool tensor, zeros are treated as False and non-zeros are treated as True. Parameters input (Tensor)– the input tensor. out (Tensor, optional)– the output tensor. Example: 代码语言:javascript 复制 >>> torch.logical_not(torch.tensor([True, False])) ...
argmin(dim=None, keepdim=False)→ LongTensor See torch.argmin() argsort(dim=-1, descending=False)→ LongTensor See :func: torch.argsort asin() → Tensor See torch.asin() asin_() → Tensor In-place version of asin() as_strided(size, stride, storage_offset=0)→ Tensor See torch.as...
参数: input (Object) – 判断对象 torch.set_default_tensor_type[source] torch.set_default_tensor_type(t) torch.numel torch.numel(input)->int 返回input张量中的元素个数 参数: input (Tensor) – 输入张量 例子: >>> a = torch.randn(1,2,3,4,5) ...