torch.argsort

torch.argsort() 是 PyTorch 中的一个函数，它返回输入张量的排序索引。具体来说，它返回一个张量，该张量包含输入张量中的元素按顺序排列的索引值。例如，如果输入张量是 [3, 1, 4, 2]，则排序后的结果为 [1, 3, 0, 2]，这表示原始张量中的第二个元素是最小的，第四个元素是最大的。

该函数的语法为：

torch.argsort(input, dim=None, descending=False, *, out=None)

其中，input 是输入张量，dim 是排序的维度，如果不指定则默认为最后一维，descending 决定是否按降序排序，默认为 False。out 是可选的输出张量。

下面是一个例子：

import torch

x = torch.tensor([[1, 4], [3, 1]])
indices = torch.argsort(x, dim=1)
print(indices)

输出结果为：

tensor([[0, 1],
        [1, 0]])

这表示在第一行中，第一个元素是最小的，第二个元素是最大的；在第二行中，第一个元素是最大的，第二个元素是最小的。

相关问题

torch.argsort、

torch.argsort 是 PyTorch 中的一个函数，用于返回给定张量中元素排序后的索引。具体来说，它接受一个张量作为输入，返回一个新的张量，其中每个元素的值为原始张量中对应元素的索引，这些元素按升序排列。

例如，假设有一个大小为 (3, 4) 的张量：

import torch

x = torch.tensor([[3, 4, 1, 2],
                  [0, 2, 4, 1],
                  [5, 2, 3, 0]])

我们可以使用 `torch.argsort` 对其进行排序：

sorted_indices = torch.argsort(x)
print(sorted_indices)

输出结果为：

tensor([[2, 3, 0, 1],
        [0, 3, 1, 2],
        [3, 1, 2, 0]])

其中，第一个元素 2 表示原始张量中 (0, 2) 这个位置的元素在排序后位置最靠前，第二个元素 3 表示原始张量中 (0, 3) 这个位置的元素在排序后位置紧随其后，以此类推。

需要注意的是，`torch.argsort` 默认按照最后一个维度进行排序，也可以通过指定 `dim` 参数来指定排序的维度。

torch.argsort(tensor)

torch.argsort(tensor)是PyTorch中的一个函数，于返回给定张量中元素排序后的索引。会按照给定维度上的元素值进行排序，并返回排序后的索引。

具体来说，torch.argsort(tensor)会返回一个新的量，其中包含了原始张量中元素排序后索引。这个新的张量与始张量具有相同的形状，但元素值是原始张量中对应位置的元素在排序后的索引。

下面是一个示例：

import torch

# 创建一个示例张
tensor = torch.tensor([3, 1, 4, 2])

# 对张量进行排序并返回索
sorted_indices = torch.argsort(tensor)

print(sorted_indices)

输出结果为：

tensor([1, 3 0, 2])

这表示原始张量中的最小值是索引为1的元素，其次是索引为3的元素，依此类推。