Python – tensorflow.argsort()方法

TensorFlow是谷歌设计的开源python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。Tensorflow有一个方法argsort()，用于查找排序后的张量的索引。

语法: tf.argsort(values, axis, direction, stable, name)

参数:

• values: 它是一个任意维度的数字张量。
• axis: 它定义了需要做短路的轴。如果没有给定值，默认为-1，并根据最后一个轴进行排序。
• direction: 无论是ASCENDING还是DESCENDING。
• stable: 如果它是真的，那么在平等的情况下，原来的顺序被保持。
• name: 这是一个可选的参数，用于定义操作的名称。

返回：它返回一个int32类型的张量，其形状与数值相同。这个张量包含的索引将给出给定数值的排序顺序。

如果轴或方向无效，将引发ValueError._

示例 1:

# importing the library
import tensorflow
  
# initializing value
a= [1,5,2.5,10,7,8.5]
  
# getting the indices for sorted values
b = tensorflow.argsort(a,axis=-1,direction='ASCENDING',stable=False)
  
# printing the result
print('Indices:'b)
  
print('Sorted values')
#printing the sorted value
for i in b:
  print(a[i])

输出:

Indices: tf.Tensor([0 2 1 4 5 3], shape=(6,), dtype=int32)
Sorted Values
1
2.5
5
7
8.5
10

例子2：在这个例子中，错误的值被传递给了方向。这将引发ValueError。

# importing the library
import tensorflow
  
# initializing value
a= [1,5,2.5,10,7,8.5]
  
# getting the indices for sorted values
b = tensorflow.argsort(a,axis=-1,direction='ASC',stable=False)

输出:

ValueError: ASC should be one of ASCENDING, DESCENDING