torch.sort只返回值,不返回索引
时间: 2024-10-11 21:04:15 浏览: 4
`torch.sort()` 是 PyTorch 中的一个函数,主要用于对张量(Tensor)进行排序操作。这个函数通常用于降序排列元素,并返回两个结果:一个是排序后的张量,另一个是对应原始元素的索引。但是,如果你设置了 `return_index=False` 参数,那么它确实只会返回已排序的张量,而不会返回索引。
例如:
```python
import torch
# 创建一个张量
input_tensor = torch.tensor([4, 2, 7, 1, 5])
# 默认sort会返回排序后的值和对应的索引
sorted_tensor, sorted_indices = torch.sort(input_tensor)
# 如果设置return_index=False,仅返回排序后的值
sorted_only = torch.sort(input_tensor, return_index=False)
```
在这个例子中,`sorted_tensor` 就是按降序排列后的数值,而 `sorted_indices` 则包含了每个原值在排序后的新位置的索引。如果 `sorted_only` 不包含索引,则可以忽略索引部分。
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torch.load函数返回值
根据引用\[1\]和引用\[2\],torch.load函数的返回值是一个包含加载的对象的Python字典。这个字典包含了模型的参数和其他相关信息。具体返回的内容取决于你加载的对象是什么。例如,如果你加载的是一个训练好的模型,返回的字典可能包含模型的权重和其他训练参数。如果你加载的是一个预训练的模型,返回的字典可能包含模型的结构和预训练的权重。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torch.load()](https://blog.csdn.net/weixin_48697962/article/details/125989432)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [torch.hub.load()函数的使用——联网加载权重以及如何加载本地权重](https://blog.csdn.net/qq_37346140/article/details/127433960)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
torch.distributions.normal.Normal返回值
torch.distributions.normal.Normal返回一个正态分布(也称为高斯分布)的概率分布对象,其参数是均值和标准差。具体来说,它返回一个具有以下方法的对象:
- sample(sample_shape=torch.Size()): 从正态分布中抽取样本,返回一个张量,形状为sample_shape。
- log_prob(value): 计算给定值的对数概率密度。
- cdf(value): 计算给定值的累积分布函数。
- icdf(value): 计算给定概率的反函数。
例如,通过以下代码可以创建一个均值为0、标准差为1的正态分布对象,并从中抽取一个形状为(2,3)的样本:
```
import torch
import torch.distributions as dist
normal = dist.Normal(0, 1)
sample = normal.sample((2,3))
print(sample)
```
输出:
```
tensor([[-1.2025, 0.5846, -1.3000],
[ 0.8558, -1.6008, 1.2475]])
```
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