tensor排序

Tensorflow有两个排序功能，一个是元素排序，一个是元素排序索引。

tf.sort()元素排序得到排序结果

功能是默认输出tensor从小到大排序后的结果

tf.sort(
    values, axis=-1, direction='ASCENDING', name=None
)

direction='DESCENDING’为降序排序

tf.argsort()元素排序得到索引

功能是返回元素的排序索引。比如通过tf.argsort计算向量a从小到大的排序索引A，则A[i]=n表示第i小的元素是n。

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

同样将direction='DESCENDING’为降序排序

两次tf.argsort()得到当前元素排第几

即

index=tf.argsort(values,axis=-1,direction='ASCENDING')
now_rank = tf.argsort(index,axis=-1,direction='ASCENDING')

下面用代码展示一下上面三种情形：

import tensorflow as tf
X=tf.random.normal(shape=(1,20))
print(X)
X_sort = tf.sort(X, axis=1, direction='DESCENDING')
# 按元素大小输出
print(X_sort)
index = tf.argsort(X, axis=1, direction='DESCENDING')
now_rank = tf.argsort(index)
# 输出最大到最小的value索引
print(index)
# 输出两次argsort结果
print(now_rank)

输出结果：

参考:Tensorflow计算排序顺序
TensorFlow2.0（3）：排序及最大、最小、平均值

最后

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