代码阅读 | torch.sort函数

不念不忘少年蓝@ 2022-12-28 14:10 226阅读 0赞

知识点[https://blog.csdn.net/u012495579/article/details/106117511][https_blog.csdn.net_u012495579_article_details_106117511]网友讲得非常清晰了。

代码如下：

lengths = [17,17,19,23,7]
    lengths = torch.Tensor(lengths) 
    a, idx_sort = torch.sort(torch.Tensor(lengths), dim=0, descending=True) 
    print(a)
    print(idx_sort)
    print('----------------------------')
    b, idx_unsort = torch.sort(idx_sort, dim=0)
    print(b)
    print(idx_unsort)

结果是：

![20201217170945867.png][]

主要工作：分析结果是如何计算所得。

torch.sort函数主要包含三个部分得参数，需要排序的**数据**、**根据**的维度（二维数组的话，0表列，1表行）、排序**方式**（升序or降序）。

还需要注意的是：返回值有两个：第一个是排序后的**数据**，第二个是排序后的**索引**

a, idx\_sort = torch.sort(torch.Tensor(lengths), dim=0, descending=True)

含义：

**待排序的数据**是：\[17,17,19,23,7\],按照列排序，降序。

**排序后的数据**是：23，19，17，17，7 （这个步骤，大部分人都没有问题）

**排序后的索引**是如何计算的：先看待排序的数据下标\[17-【0】,17-【1】,19-【2】,23-【3】,7-【4】\]，排序后是\[23，19，17，17，7\],对应的下标就是：\[3,2,0,1,4\]

现在理解为啥a的结果和idx\_sort的结果是这样了吧！

接下来看代码：

b, idx\_unsort = torch.sort(idx\_sort, dim=0)

含义：

首先看到参数只有待排序的数据和依据，此时是升序还是降序，这就要根据函数原型看了，默认是升序。

其次：寻找待排数据、排序后的数据以及排序后的索引，有思路了就好办了。

**待排序的数据**是：\[3，2，0，1，4\],按照列排序，升序。

**排序后的数据**是：0，1，2，3，4 （这个步骤，大部分人都没有问题）

**排序后的索引**是如何计算的：先看待排序的数据下标\[3-【0】,2-【1】,0-【2】,1-【3】,4-【4】\]，排序后是\[0，1，2，3，4\],对应的下标就是：\[2，3，1，0，4\]

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[20201217170945867.png]: /images/20221120/d6a3c55ba3584a11a74bb966e3e89b33.png