import torch a = torch.randn(3, 3) b = a.sort(0, True)[0] c = a.sort(0, True)[1] print(a) print(b) print(c)

这段代码使用了 PyTorch 库，首先创建了一个 3x3 的张量 a，然后使用 sort 函数对 a 进行排序，sort 函数的第一个参数表示按哪个维度排序，第二个参数表示是否降序排列。sort 函数返回两个张量，第一个张量是排序后的结果，第二个张量是排序后每个元素在原张量中的下标。最后打印出 a、b、c 三个张量的值。

相关问题

torch.utils.data.dataloader默认参数

### PyTorch DataLoader 类的默认参数设置

`torch.utils.data.DataLoader` 提供了一种灵活的方式加载数据，支持自定义的数据集和批处理方式。以下是 `DataLoader` 构造函数的主要参数及其默认值[^3]：

#### 参数列表及默认值

- **dataset (Dataset)**: 数据源，通常是从 `torch.utils.data.Dataset` 继承的对象。

- **batch_size (int, optional)**: 每个批次的数据量，默认为 `1`.

- **shuffle (bool, optional)**: 是否在每个 epoch 开始前打乱数据顺序，默认为 `False`.

- **sampler (Sampler or Iterable, optional)**: 定义从中抽取样本的方法。如果指定了此选项，则忽略 `shuffle` 和 `sort` 参数。

- **batch_sampler (Sampler or Iterable, optional)**: 将多个索引组合成一个 mini-batch 的方法。如果设置了此项，则会覆盖 `batch_size`, `shuffle`, `sampler` 及 `drop_last` 参数。

- **num_workers (int, optional)**: 加载数据时使用的子进程数量，默认为 `0` 表示不使用多线程/多进程加速读取速度.

- **collate_fn (callable, optional)**: 合并一批样本调用的功能，默认情况下采用的是 `_utils.collate.default_collate(batch)` 函数来完成这项工作.

- **pin_memory (bool, optional)**: 如果设为 True，在返回之前将张量复制到固定内存中，对于 GPU 训练可以加快传输速率，默认为 `False`.

- **drop_last (bool, optional)**: 当最后一个 batch 不满时是否丢弃该部分，默认为 `False`.

- **timeout (numeric, optional)**: 等待工人进程的时间长度（单位秒）。超过时间未收到任何消息则抛出异常，默认为 `0` 秒意味着无限等待。

- **worker_init_fn (callable, optional)**: 对于每一个 worker 进程初始化执行一次给定的回调函数，默认无特殊处理。

下面给出一段简单的 Python 代码展示如何实例化带有默认参数配置的 `DataLoader`:

from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
import torch

# 创建一些虚拟数据作为例子
features = torch.randn(100, 5)  # 假设有100条记录，每条有5维特征
labels = torch.randint(0, 2, (100,))  # 随机生成二元分类标签

# 使用TensorDataset封装输入输出对
dataset = TensorDataset(features, labels)

# 实例化DataLoader对象，这里只传递了必填项'dataset'
data_loader = DataLoader(dataset=dataset)

这段代码创建了一个基于简单张量数据集(`TensorDataset`)的 `DataLoader` 实例，并采用了所有的默认参数设定。

pytorch在resnet50中，找出输出特征map为0的通道，记在列表中

可以使用 PyTorch 提供的钩子（hook）来实现找出输出特征 map 为 0 的通道。

具体实现步骤如下：

1. 导入必要的库

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

2. 定义 ResNet50 模型

model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'resnet50', pretrained=True)

3. 定义钩子函数

zero_channels = []
def hook_fn(module, input, output):
    # 找出输出特征 map 中值为 0 的通道的位置
    zero_channels.append(torch.where(output.sum(dim=(2, 3)) == 0)[0])

4. 注册钩子函数

# 注册钩子函数，找出输出特征 map 为 0 的通道
model.layer1.register_forward_hook(hook_fn)
model.layer2.register_forward_hook(hook_fn)
model.layer3.register_forward_hook(hook_fn)
model.layer4.register_forward_hook(hook_fn)

5. 预测一个样本

input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input)

6. 合并并去重所有输出特征 map 为 0 的通道的位置

# 合并所有输出特征 map 为 0 的通道的位置
zero_channels = torch.cat(zero_channels)
# 去重
zero_channels = torch.unique(zero_channels)
# 转为 numpy 数组并排序
zero_channels = np.sort(zero_channels.numpy())

最后，列表 zero_channels 中存储的就是输出特征 map 为 0 的通道的位置。