将0_annotation.npy复制16次并依次排序0_annotation.npy至15_annotation.npy,pytorch实现

以下是PyTorch实现代码：

import torch
import numpy as np

# 读取0_annotation.npy
data = np.load('0_annotation.npy')

# 复制16次并排序
for i in range(16):
    # 复制
    new_data = data.copy()
    # 排序
    new_data = np.sort(new_data, axis=0)
    # 保存
    filename = f'{i}_annotation.npy'
    np.save(filename, new_data)
    
    # 转换为PyTorch Tensor并打印结果
    tensor_data = torch.from_numpy(new_data)
    print(f'{filename}: {tensor_data}')

首先，我们使用`np.load()`函数读取`0_annotation.npy`文件的数据。然后，我们使用循环将该数据复制16次，并使用`np.sort()`函数对每个副本进行排序。最后，我们使用`np.save()`函数将每个副本保存为新的.npy文件。

为了验证结果，我们可以使用`torch.from_numpy()`函数将每个.npy文件的数据转换为PyTorch Tensor，并打印结果。