如何根据索引张量对一个热张量进行排序
给定下面的张量：
tensor = torch.Tensor([[1., 0., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1.],
[1., 0., 0., 0., 0.],
[1., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1.]])
下面是包含索引的张量：
indices = torch.tensor([2, 6, 7, 5, 4, 0, 3, 1])
如何使用索引内部的值对张量进行排序？
尝试使用 sorted 会出现错误：
类型错误：“张量”对象不可调用。
而 numpy.sort 给出：
ValueError：当数组没有字段时无法指定顺序。`
Given the below tensor:
tensor = torch.Tensor([[1., 0., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1.],
[1., 0., 0., 0., 0.],
[1., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1.]])
and below is the tensor containing the indices:
indices = torch.tensor([2, 6, 7, 5, 4, 0, 3, 1])
How can I sort tensor using the values inside of indices?
Trying with sorted gives the error:
TypeError: 'Tensor' object is not callable`.
While numpy.sort gives:
ValueError: Cannot specify order when the array has no fields.`
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您可以像这样使用索引：
You can use the indices like this: