对pytorch 矩阵中的元素排序并返回对应索引

可以使用`torch.sort()`函数进行排序，它会返回排序后的值和对应的索引。示例代码如下：

import torch

# 创建一个 2x3 的矩阵
matrix = torch.tensor([[4, 2, 3], [1, 5, 6]])

# 对每行元素进行排序并返回对应的索引
sorted_values, sorted_indices = torch.sort(matrix, dim=1)

print("排序后的结果：")
print(sorted_values)
print("对应的索引：")
print(sorted_indices)

输出结果为：

排序后的结果：
tensor([[2, 3, 4],
        [1, 5, 6]])
对应的索引：
tensor([[1, 2, 0],
        [0, 1, 2]])

在上面的代码中，我们使用了`dim=1`来表示对每行元素进行排序。如果要对每列元素进行排序，只需要将`dim`参数设置为`0`即可。

相关问题

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：def get_image_pairs_shortlist(fnames, sim_th = 0.6, # should be strict min_pairs = 20, exhaustive_if_less = 20, device=torch.device('cpu')): num_imgs = len(fnames) if num_imgs <= exhaustive_if_less: return get_img_pairs_exhaustive(fnames) model = timm.create_model('tf_efficientnet_b7', checkpoint_path='/kaggle/input/tf-efficientnet/pytorch/tf-efficientnet-b7/1/tf_efficientnet_b7_ra-6c08e654.pth') model.eval() descs = get_global_desc(fnames, model, device=device) #这段代码使用 PyTorch 中的 torch.cdist 函数计算两个矩阵之间的距离，其中参数 descs 是一个矩阵，表示一个数据集中的所有样本的特征向量。函数将计算两个矩阵的 p 范数距离，即对于矩阵 A 和 B，其 p 范数距离为： #dist_{i,j} = ||A_i - B_j||_p #其中 i 和 j 分别表示矩阵 A 和 B 中的第 i 和 j 行，||.||_p 表示 p 范数。函数的返回值是一个矩阵，表示所有样本之间的距离。 # detach() 和 cpu() 方法是为了将计算结果从 GPU 转移到 CPU 上，并将其转换为 NumPy 数组。最终的结果将会是一个 NumPy 数组。 dm = torch.cdist(descs, descs, p=2).detach().cpu().numpy() # removing half mask = dm <= sim_th total = 0 matching_list = [] ar = np.arange(num_imgs) already_there_set = [] for st_idx in range(num_imgs-1): mask_idx = mask[st_idx] to_match = ar[mask_idx] if len(to_match) < min_pairs: to_match = np.argsort(dm[st_idx])[:min_pairs] for idx in to_match: if st_idx == idx: continue if dm[st_idx, idx] < 1000: matching_list.append(tuple(sorted((st_idx, idx.item())))) total+=1 matching_list = sorted(list(set(matching_list))) return matching_list

这段代码定义了一个函数 get_image_pairs_shortlist，用于获取一组图像的相似对。

参数 fnames 是一个包含图像文件名的列表，sim_th 是相似度的阈值，默认值为 0.6，min_pairs 是最小匹配对数，默认值为 20，exhaustive_if_less 是当图像数量小于等于此值时，将执行耗时的穷举匹配操作。device 是指定使用的设备，默认为 CPU。

首先，函数通过 len(fnames) 判断输入的图像数量，如果小于等于 exhaustive_if_less，就直接调用 get_img_pairs_exhaustive 函数执行穷举匹配操作。

如果输入的图像数量大于 exhaustive_if_less，则使用 timm 库创建一个名为 tf_efficientnet_b7 的模型，并加载预训练权重文件 tf_efficientnet_b7_ra-6c08e654.pth。然后将模型设置为评估模式（model.eval()）。

接下来，调用 get_global_desc 函数计算输入图像的全局特征描述符。其中，fnames 是图像文件名列表，model 是预训练模型，device 是设备类型。

接着，使用 PyTorch 中的 torch.cdist 函数计算两个矩阵之间的距离，其中参数 descs 是一个矩阵，表示一个数据集中的所有样本的特征向量。函数将计算两个矩阵的 p 范数距离，即对于矩阵 A 和 B，其 p 范数距离为：

dist_{i,j} = ||A_i - B_j||_p

其中 i 和 j 分别表示矩阵 A 和 B 中的第 i 和 j 行，||.||_p 表示 p 范数。函数的返回值是一个矩阵，表示所有样本之间的距离。

使用 detach() 和 cpu() 方法将计算结果从 GPU 转移到 CPU 上，并将其转换为 NumPy 数组。

接下来，将距离矩阵中小于等于 sim_th 的值设为 True，其余设置为 False，得到一个掩码矩阵 mask。

然后，初始化变量 total 和 matching_list，其中 total 用于记录匹配对数，matching_list 用于存储匹配对的索引。

使用 arange 函数生成一个包含 num_imgs 个元素的数组 ar。

开始循环，对于每个图像，先获取其对应的掩码，得到所有与其距离小于等于 sim_th 的图像的索引 to_match。如果 to_match 数量小于 min_pairs，则选择与当前图像距离最近的 min_pairs 个图像进行匹配。

然后，对于每个匹配对 (st_idx, idx)，如果 st_idx 不等于 idx，且它们之间的距离小于 1000，就将其加入 matching_list，同时增加 total 的值。

最后，将 matching_list 去重并排序，得到最终的匹配对列表，并返回它。