如何根据索引张量对单热张量进行排序

Question

给定以下张量：

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.]])

以下是包含索引的张量：

indices = torch.tensor([2, 6, 7, 5, 4, 0, 3, 1])

如何使用 indices 中的值对 tensor 进行排序？

尝试使用 sorted 给出错误：

TypeError: 'Tensor' object is not callable`.

而 numpy.sort 给出：

ValueError: Cannot specify order when the array has no fields.`

Answer 1

您可以像这样使用索引：

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.]])
indices = torch.tensor([2, 6, 7, 5, 4, 0, 3, 1]) 
sorted_tensor = tensor[indices]
print(sorted_tensor)
# output
tensor([[0., 0., 1., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 1., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 1.],
        [1., 0., 0., 0., 0.],
        [1., 0., 0., 0., 0.],
        [1., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 1.],
        [0., 1., 0., 0., 0.]])

如何根据索引张量对单热张量进行排序

How to sort a one hot tensor according to a tensor of indices

python

matrix-indexing

pytorch