Python PyTorch sort用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.sort 的用法。

用法:

torch.sort(input, dim=- 1, descending=False, stable=False, *, out=None)

参数：

• input(Tensor) -输入张量。

• dim(int,可选的) -要排序的维度

• descending(bool,可选的) -控制排序顺序(升序或降序)

• stable(bool,可选的) -使排序例程稳定，从而保证保留等效元素的顺序。

关键字参数：

out(tuple,可选的) -( Tensor , LongTensor ) 的输出元组，可以选择用作输出缓冲区

沿给定维度按值升序对input 张量的元素进行排序。

如果没有给出dim，则选择input的最后一个维度。

如果descending 是True，则元素按值降序排序。

如果stable 是True，则排序例程变得稳定，保留等效元素的顺序。

返回 (values, indices) 的命名元组，其中 values 是排序后的值，indices 是原始 input 张量中元素的索引。

例子：

>>> x = torch.randn(3, 4)
>>> sorted, indices = torch.sort(x)
>>> sorted
tensor([[-0.2162,  0.0608,  0.6719,  2.3332],
        [-0.5793,  0.0061,  0.6058,  0.9497],
        [-0.5071,  0.3343,  0.9553,  1.0960]])
>>> indices
tensor([[ 1,  0,  2,  3],
        [ 3,  1,  0,  2],
        [ 0,  3,  1,  2]])

>>> sorted, indices = torch.sort(x, 0)
>>> sorted
tensor([[-0.5071, -0.2162,  0.6719, -0.5793],
        [ 0.0608,  0.0061,  0.9497,  0.3343],
        [ 0.6058,  0.9553,  1.0960,  2.3332]])
>>> indices
tensor([[ 2,  0,  0,  1],
        [ 0,  1,  1,  2],
        [ 1,  2,  2,  0]])
>>> x = torch.tensor([0, 1] * 9)
>>> x.sort()
torch.return_types.sort(
    values=tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]),
    indices=tensor([ 2, 16,  4,  6, 14,  8,  0, 10, 12,  9, 17, 15, 13, 11,  7,  5,  3,  1]))
>>> x.sort(stable=True)
torch.return_types.sort(
    values=tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]),
    indices=tensor([ 0,  2,  4,  6,  8, 10, 12, 14, 16,  1,  3,  5,  7,  9, 11, 13, 15, 17]))