对pytorch中的元素排序并返回对应索引

可以使用`torch.sort()`函数来对pytorch中的元素进行排序，并返回相应的索引。下面是一个示例代码：

import torch

x = torch.tensor([3, 5, 1, 4, 2])
sorted_x, indices = torch.sort(x)

print("sorted_x: ", sorted_x)
print("indices: ", indices)

输出结果为：

sorted_x: tensor([1, 2, 3, 4, 5])
indices: tensor([2, 4, 0, 3, 1])

其中 `sorted_x` 是排好序的张量，`indices` 是对应元素在原始张量中的索引。可以使用 `indices` 来获取原始张量中对应元素的值。

相关问题

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。

pytorch sort排序

在PyTorch中，可以使用torch.sort函数对张量进行排序。这个函数会返回一个排序后的新张量和相应的索引张量，以便获取排序后的元素在原始张量中的位置。

下面是使用torch.sort函数进行排序的示例代码：

import torch

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

# 对张量进行排序，返回排序后的张量和索引张量
sorted_tensor, indices = torch.sort(tensor)

# 输出排序后的张量和索引张量
print(sorted_tensor)  # tensor([1, 2, 3, 4])
print(indices)  # tensor([1, 3, 0, 2])

在这个示例中，我们创建了一个示例张量`tensor`，然后使用`torch.sort`函数对其进行排序。排序后，我们得到了排序后的张量`sorted_tensor`和索引张量`indices`。输出结果显示了排序后的张量和对应的索引张量。