标签：Sort sort 0.1940 tensor 0.3434 torch 0.4059 Pytorch 使用

>>> a = torch.randn(3,3)
>>> a
tensor([[ 0.5805, 0.1940, 1.2591],
[-0.0863, 0.5350, -0.7737],
[-0.4059, -0.0447, -0.3434]])
>>> a.sort(0,True)[0]
tensor([[ 0.5805, 0.5350, 1.2591],
[-0.0863, 0.1940, -0.3434],
[-0.4059, -0.0447, -0.7737]])
>>> a.sort(0,False)[0]
tensor([[-0.4059, -0.0447, -0.7737],
[-0.0863, 0.1940, -0.3434],
[ 0.5805, 0.5350, 1.2591]])
>>> a.sort(0,True)[1]
tensor([[0, 1, 0],
[1, 0, 2],
[2, 2, 1]])
>>> a.sort(1,True)[0]
tensor([[ 1.2591, 0.5805, 0.1940],
[ 0.5350, -0.0863, -0.7737],
[-0.0447, -0.3434, -0.4059]])
>>> a = torch.randn(3,3)
>>> a
tensor([[ 0.6073, -0.7748, -1.4459],
[ 0.8176, -0.9419, 1.2187],
[ 0.0301, -0.2075, -1.2473]])
>>> a.sort(1,True)[0]
tensor([[ 0.6073, -0.7748, -1.4459],
[ 1.2187, 0.8176, -0.9419],
[ 0.0301, -0.2075, -1.2473]])
>>>

>>> a.max(0)
torch.return_types.max(
values=tensor([ 0.8176, -0.2075, 1.2187]),
indices=tensor([1, 2, 1]))
>>> a.max(1)
torch.return_types.max(
values=tensor([0.6073, 1.2187, 0.0301]),
indices=tensor([0, 2, 0]))
>>>（）中的0.1是行和列的区别。。。。

标签：Sort,sort,0.1940,tensor,0.3434,torch,0.4059,Pytorch,使用
来源： https://www.cnblogs.com/kelvin-liu/p/14297271.html

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