Python numpy.argsort和torch.argsort之间的差异

我已经检查了pytorch和numpy的argsort函数的定义是否相同

然而，当我沿着不同大小的随机张量（或ndarray）使用这些函数时，会产生不同。我不知道为什么会观察到这种差异

示例代码：

结果如下：

。。。通常，实际实现会因数据类型而异

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从。由于PyTorch张量默认为32位浮点精度，numpy数组为64位，因此无法保证行为一致。

argsort

默认情况下不稳定，

numpy

和

torch

。即使在使用同一库的两次运行之间，也可能存在差异。也就是说，浮点精度似乎也是一个因素。将

dtype=torch.float64

传递到

torch.rand

将删除未对齐的索引。嗨！这是一个很好的问题，但是你能用正确格式的文本代码替换图片吗？其他人更容易复制和使用它，而且它比图像更具可伸缩性：）@Proko好主意：）我现在正确编辑了我的帖子。@QuangHoang当我从float64类型开始时，就像你说的，火炬和numpy之间没有区别。但是，其他情况（float32或float32的float64 cast）仍有不同。根据我的经验，我在大尺寸的float32张量中使用torch.argsort观察到一些错误指数。无论如何，我能理解这两个函数都“不准确”吗？