CANN/pypto argsort排序索引

# pypto.argsort【免费下载链接】pyptoPyPTO发音: pai p-t-oParallel Tensor/Tile Operation编程范式。项目地址: https://gitcode.com/cann/pypto产品支持情况产品是否支持Ascend 950PR/Ascend 950DT√Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品√Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品√功能说明获取输入在指定轴按照升序或者降序进行排序后的索引。函数原型argsort(input: Tensor, dim: Optional[int]None, descending: boolTrue) - Tensor参数说明参数名输入/输出说明input输入源操作数。支持的类型为Tensor。Tensor支持的数据类型为DT_FP32DT_FP16。不支持空TensorShape仅支持1-4维Shape Size不大于2147483647即INT32_MAX。dim输入指定排序的维度。支持1-4轴。descending输入如果为True按降序返回索引。如果为False按升序返回索引。返回值说明返回一个Tensor为输入按照descending在dim轴进行排序后的索引。约束说明当前不支持ViewShape在dim轴切分即要求ViewShape[dim] InputShape[dim]。当前仅支持TileShape在dim轴上为32的倍数即要求TileShape[dim] % 32 0。当Shape较大场景 $(\frac{TileShape\ Size}{TileShape[dim]} * CeilAlign(ViewShape[dim], 32) 6KB)$ 时, 排序轴的Tile切分数量小于128。对于四维输入暂不支持在第0轴上进行排序。排序时遇到相同值时采用稳定排序返回对应的索引。调用示例TileShape设置示例说明调用该operation接口前应通过set_vec_tile_shapes设置TileShape。TileShape维度应和输入input一致。如输入input shape为[m, n, p]dim为2descending为True输出为[m, n, p]TileShape设置为[m1, n1, p1]则m1, n1, p1分别用于切分m, n, p轴。pypto.set_vec_tile_shapes(4, 16, 32)接口调用示例x pypto.tensor([2, 3], pypto.DT_FP32) y pypto.argsort(x, -1, True)结果示例如下输入数据x: [[1.0 2.0 3.0], [1.0 2.0 3.0]] 输出数据y: [[2, 1, 0], [2, 1, 0]]【免费下载链接】pyptoPyPTO发音: pai p-t-oParallel Tensor/Tile Operation编程范式。项目地址: https://gitcode.com/cann/pypto创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考