torch.sort

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

沿著給定的維度，以遞增的數值順序對 input 張量的元素進行排序。

如果未提供 dim，則選擇 input 的最後一個維度。

如果 descending 為 True，則元素將以遞減的數值順序排序。

如果 stable 為 True，則排序程序將變為穩定排序，從而保留等效元素的順序。

回傳一個 (values, indices) 的 namedtuple，其中 values 是排序後的數值，而 indices 是原始 input 張量中元素的索引。

參數

• input (Tensor) – 輸入張量。

• dim (int, 可選) – 沿著哪個維度進行排序

• descending (bool, 可選) – 控制排序順序 (遞增或遞減)

• stable (bool, 可選) – 使排序程序變為穩定排序，從而保證等效元素的順序。

關鍵字參數

out (tuple, 可選) – (Tensor, LongTensor) 的輸出元組，可以選擇性地提供以用作輸出緩衝區

範例

>>> 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]))