Python – tensorflow.argsort() 方法

在使用 TensorFlow 进行深度学习时，经常需要对张量进行排序操作。TensorFlow 提供了 sort 和 argsort 两个排序函数，其中 argsort 函数返回的是原始张量中每个元素排序后的下标，sort 函数则是直接对原始张量进行排序。

语法

argsort 函数的语法如下：

tensorflow.argsort(
    values,
    axis=-1,
    direction='ASCENDING',
    stable=False,
    name=None
)

参数说明：

• values：要排序的张量。
• axis：要排序的轴。
• direction：排序方向，可选 'ASCENDING'（升序）或 'DESCENDING'（降序）。
• stable：当排序顺序相同时，是否保持原有排序顺序。
• name：操作名称。

示例

让我们来看一个示例，以更好地理解 argsort 函数：

import tensorflow as tf

x = tf.constant([[2, 5, 1], [8, 3, 6], [4, 0, 9]])

sorted_indices = tf.argsort(x, axis=1)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(sorted_indices))

输出结果为：

[[2 0 1]
 [1 2 0]
 [1 0 2]]

在这个示例中，我们首先创建了一个形状为 (3, 3) 的常量张量 x，它的值为：

[[2 5 1]
 [8 3 6]
 [4 0 9]]

接下来，我们使用 argsort 函数对 x 进行排序，并指定 axis=1（表示按行排序）。排序完毕后，将返回一个形状与 x 相同的张量，其中每个元素的值都是原始张量中对应元素排序后的下标。在本例中，排序后得到的张量为：

[[2 0 1]
 [1 2 0]
 [1 0 2]]

换句话说，第一行排完序的下标为 2, 0, 1，第二行排完序后的下标为 1, 2, 0，第三行排完序后的下标为 1, 0, 2。

总结

在 TensorFlow 中，argsort 函数可以方便地对张量进行排序操作，并返回排序结果的下标。只需指定排序的轴以及排序方向等参数，即可完成排序。