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。

相关问题

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。

torch.argsort()简要介绍

torch.argsort()是一个用于返回输入张量中元素排序索引的函数。它将返回一个新的张量，其中包含输入张量按照指定维度排序后的索引值。默认情况下，它按照最后一个维度进行排序。

例如，假设我们有一个输入张量x = torch.tensor([3, 1, 4, 2])。我们可以使用torch.argsort(x)来对该张量进行排序。这将返回一个新的张量，其中包含元素按照从小到大的顺序排列的索引：torch.tensor([1, 3, 0, 2])。

我们还可以通过指定dim参数来沿着指定的维度进行排序。例如，如果我们有一个二维张量x = torch.tensor([[3, 1], [4, 2]])，我们可以使用torch.argsort(x, dim=0)来按列进行排序。这将返回一个新的张量，其中包含按列排序后的索引：torch.tensor([[0, 0], [1, 1]])。

总之，torch.argsort()函数是一个非常有用的工具，可以帮助我们在PyTorch中对张量进行排序，并返回排序后的索引。