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当遇到相同的元素时,torch.sort 和 argsort 以随机方式对张量进行排序。在 numpy 中不是这种情况。我有一个已经根据第二列排序的元素列表,现在我想使用第一列对它进行排序,但保留较早的排序以防新排序中出现并列。
import torch
a = torch.tensor(
[[ 0., 3.],
[ 2., 3.],
[ 2., 2.],
[10., 2.],
[ 0., 2.],
[ 6., 2.],
[10., 1.],
[ 2., 1.],
[ 0., 1.],
[ 6., 1.],
[10., 0.],
[12., 0.]]
)
print(a[torch.argsort(a[:, 0])])
输出:
tensor([[ 0., 3.],
[ 0., 2.],
[ 0., 1.],
[ 2., 1.],
[ 2., 2.],
[ 2., 3.],
[ 6., 1.],
[ 6., 2.],
[10., 1.],
[10., 2.],
[10., 0.],
[12., 0.]])
NumPy 的:
import numpy as np
a = np.array(
[[ 0., 3.],
[ 2., 3.],
[ 2., 2.],
[10., 2.],
[ 0., 2.],
[ 6., 2.],
[10., 1.],
[ 2., 1.],
[ 0., 1.],
[ 6., 1.],
[10., 0.],
[12., 0.]]
)
print(a[np.argsort(a[:, 0])])
输出:
[[ 0. 3.]
[ 0. 2.]
[ 0. 1.]
[ 2. 3.]
[ 2. 2.]
[ 2. 1.]
[ 6. 2.]
[ 6. 1.]
[10. 2.]
[10. 1.]
[10. 0.]
[12. 0.]]
这可能是什么原因?我能做些什么来避免它?
最佳答案
根据 torch 1.9.0,您可以使用选项 stable=True
运行排序。参见 https://pytorch.org/docs/1.9.0/generated/torch.sort.html?highlight=sort#torch.sort
>>> 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]))
文档说这只在 CPU 上,但它很快就会出现在 GPU 排序上,因为该文档警告已在 github 的 master 分支中删除(根据 https://github.com/pytorch/pytorch/pull/61685)
关于python - Torch.sort 和 argsort 在相同元素的情况下随机排序,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60366033/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!