pytorch argsort

亦凉 2022-09-04 14:49 134阅读 0赞

**维度1上倒叙排序：**

方法1，先排序，再反转

index_score=score_mat.argsort(dim=1).flip(dims=[1])

方法2 倒序排序

index_score=score_mat.argsort(dim=1,descending=True)

tok排序：

pred = torch.randn((4, 4))
        print(pred)
        values, indices = pred.topk(3, dim=1)
        print(indices)

torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor)

参数:

input (Tensor) – 输入张量  
k (int) – “top-k”中的k  
dim (int, optional) – 排序的维  
largest (bool, optional) – 布尔值，控制返回最大或最小值  
sorted (bool, optional) – 布尔值，控制返回值是否排序  
out (tuple, optional) – 可选输出张量 (Tensor, LongTensor) output buffer

经过测试，效果一样的：

import torch
    
    data=torch.randn(4,4)
    
    print(data)
    
    index_score=data.argsort(dim=1).flip(dims=[1])
    
    print(index_score)
    
    
    index_score2=data.argsort(dim=1,descending=True)
    
    print(index_score2)

pytorch反转：

import torch
    
    data=torch.arange(10).view(2, 5)
    print(data)
    aaa=torch.flip(data, dims=[ 1])
    
    print(aaa)
    
    bbb=torch.flip(data, dims=[0])	# 对第0维进行反转
    
    print(bbb)
    ccc= torch.flip(data, dims=[0, 1])	# 对第0、1维进行反转
    
    print(ccc)
    
    ddd= data.flip(dims=[0, 1])	# 对第0、1维进行反转，与上一句效果相同
    
    print(ddd)

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