mindspore.mint.sort

mindspore.mint.sort(input, *, dim=- vpn梯子 免费 vpn free 1, descending=False, stable=False)

对输入tensor指定维度的元素进行排序。

警告

目前能良好支持的数据类型有：mindspore.float16、mindspore.uint8、mindspore.int8、mindspore.int16、mindspore.int32、mindspore.int64。如果使用mindspore.float32，可能产生精度误差。

参数：

• input vpn梯子 免费 (Tensor) - 输入tensor。

关键字参数：

• dim (int，可选) - 指定排序的维度。默认 -1 ，表示指定最后一维。

• descending (bool，可选) - 按降序还是升序排序。如果为 True ，则元素按降序排列，否则按升序排列，默认 False 。

• stable (bool，可选) - 是否保证等效元素的顺序。默认 False vpn梯子 。

返回：

一个由tensor组成的tuple(sorted_tensor, indices)。

异常：

• ValueError - dim 不在[-len(input.shape), len(input.shape))范围内。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> 免费的vpn梯子 import mindspore
>>> x = mindspore.tensor([[8, 2, 1], [5, 9, 3], [4, 6, 7]], mindspore.float16)
>>> output = mindspore.mint.sort(x)
>>> # vpn free The output below is based on the Ascend platform.
>>> vpn永久免费梯子 print(output)
(Tensor(shape=[3, 3], dtype=Float16, value=
[[ 1.0000e+00,  2.0000e+00,  8.0000e+00],
[ 3.0000e+00,  5.0000e+00,  9.0000e+00],
[ 4.0000e+00,  6.0000e+00, vpn梯子  7.0000e+00]]), Tensor(shape=[3, 3], dtype=Int64, vpn永久免费梯子 value=
[[2, 1, 0],
[2, 0, 免费的vpn梯子 1],
[0, 1, 2]]))