TensorFlow是Google设计的开源python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。 Tensorflow具有方法argsort()，该方法用于按排序顺序查找Tensor的索引。
用法：tf.argsort(values, axis, direction, stable, name)
参数：
- values:它是任何尺寸的数字张量。
- axis:它定义了需要进行短路的轴。如果未指定任何值，则默认值为-1，并基于最后一个轴进行排序。
- direction:升序或降序。
- stable:是非题。如果是真的，则在相等的情况下会保持原始顺序。
- name:这是一个可选参数，用于定义操作的名称。
返回：它返回一个int32类型的张量，其形状与值相同。该张量包含索引，这些索引将给出给定值的排序顺序。
如果轴或方向无效，则会引发ValueError。
范例1：
Python3
# importing the library
import tensorflow
# initializing value
a= [1,5,2.5,10,7,8.5]
# getting the indices for sorted values
b = tensorflow.argsort(a,axis=-1,direction='ASCENDING',stable=False)
# printing the result
print('Indices:'b)
print('Sorted values')
#printing the sorted value
for i in b:
print(a[i])输出：
Indices:tf.Tensor([0 2 1 4 5 3], shape=(6,), dtype=int32) Sorted Values 1 2.5 5 7 8.5 10
范例2：在此示例中，错误的值传递给了方向。这将引发ValueError。
Python3
# importing the library
import tensorflow
# initializing value
a= [1,5,2.5,10,7,8.5]
# getting the indices for sorted values
b = tensorflow.argsort(a,axis=-1,direction='ASC',stable=False)输出：
ValueError:ASC should be one of ASCENDING, DESCENDING
注：本文由纯净天空筛选整理自 Python – tensorflow.argsort() method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。