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torch.sort

torch.sort(input, dim=-1, descending=False, stable=False, *, out=None)

对input张量沿给定维度按值的升序对元素进行排序。

如果未给出dim，则选择输入的最后一个维度。

如果 descending 是 True，则元素按值的降序排序。

如果 stable 是 True，那么排序算法将变为稳定的，保留等效元素的顺序。

返回一个包含(值, 索引)的命名元组，其中值是排序后的值，索引是元素在原始输入张量中的索引。

Parameters

  • 输入 (张量) – 输入张量。

  • dim (int, 可选) – 要排序的维度

  • 降序 (bool, 可选) – 控制排序顺序（升序或降序）

  • 稳定 (bool, 可选) – 使排序例程稳定，保证等价元素的顺序保持不变。

Keyword Arguments

输出 (元组, 可选) – 可以可选地提供用于作为输出缓冲区的 (Tensor, LongTensor) 元组

示例：

>>> x = torch.randn(3, 4)
>>> sorted, indices = torch.sort(x)
>>> sorted
tensor([[-0.2162,  0.0608,  0.6719,  2.3332],
        [-0.5793,  0.0061,  0.6058,  0.9497],
        [-0.5071,  0.3343,  0.9553,  1.0960]])
>>> indices
tensor([[ 1,  0,  2,  3],
        [ 3,  1,  0,  2],
        [ 0,  3,  1,  2]])

>>> sorted, indices = torch.sort(x, 0)
>>> sorted
tensor([[-0.5071, -0.2162,  0.6719, -0.5793],
        [ 0.0608,  0.0061,  0.9497,  0.3343],
        [ 0.6058,  0.9553,  1.0960,  2.3332]])
>>> indices
tensor([[ 2,  0,  0,  1],
        [ 0,  1,  1,  2],
        [ 1,  2,  2,  0]])
>>> x = torch.tensor([0, 1] * 9)
>>> x.sort()
torch.return_types.sort(
    values=tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]),
    indices=tensor([ 2, 16,  4,  6, 14,  8,  0, 10, 12,  9, 17, 15, 13, 11,  7,  5,  3,  1]))
>>> x.sort(stable=True)
torch.return_types.sort(
    values=tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]),
    indices=tensor([ 0,  2,  4,  6,  8, 10, 12, 14, 16,  1,  3,  5,  7,  9, 11, 13, 15, 17]))
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