Numpy在Tensorflow中的Argsort用法

在本文中，我们将介绍如何在Tensorflow中使用Numpy的Argsort函数来对张量进行排序。

阅读更多：Numpy 教程

什么是Argsort？

Argsort是一个Numpy函数，它返回数组元素排序后的索引数组。例如，假设我们有一个数组a：[3, 1, 4, 2]。Argsort将返回一个数组[1, 3, 0, 2]，这意味着元素1是原始数组中最小的，元素3是第二小的，以此类推。

如何在Tensorflow中使用Argsort

要在Tensorflow中使用Argsort，我们需要导入Numpy模块，并使用下面的代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

x = tf.constant([[4, 1], [2, 3]])
y = tf.argsort(x, axis=-1)

print(y)

在上面的示例中，我们创建一个张量x，并使用argsort函数对其进行排序，然后将结果赋给y。我们还指定了axis参数，该参数指示在哪个维度上进行排序。在这种情况下，我们对最后一个轴（-1）进行排序。

如果我们希望排序是按升序进行的，则可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

x = tf.constant([[4, 1], [2, 3]])
y = tf.argsort(x, axis=-1, direction='ASCENDING')

print(y)

现在，我们将按升序排序。

还可以在多个轴上指定排序。例如，如果我们有一个3D张量，并要对最后两个轴进行排序，则可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

x = tf.constant([[[4, 1], [2, 3]], [[-1, 5], [1, 0]]])
y = tf.argsort(x, axis=[1, 2], direction='DESCENDING')

print(y)

在上面的示例中，我们对第二个和第三个轴进行排序，并按降序排列。

一些实际用例

Argsort在机器学习应用程序中特别有用。例如，考虑为分类问题获取最有可能的类。假设我们有一个形状为（10, 5）的张量，其中10个示例由5个特征组成，并且我们想要获取每个示例最有可能的类序号。我们可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

logits = tf.constant([[1.2, 6.3, 4.1], [8.2, 3.1, -1.8], [5.3, 6.3, 1.1]])
class_ids = tf.argsort(logits, axis=-1, direction='DESCENDING')

print('The most likely classes for each example are: ', class_ids[:, 0])

在这里，我们插入我们的logits张量，它包含10个示例和3个潜在类的概率。我们使用argsort在logits的最后一个轴上进行排序，并使用方向指示按降序排序。最后，我们获取每个示例的最有可能的类，这是类索引数组中的第一个元素。