torch.searchsorted

torch.searchsorted(sorted_sequence, values, *, out_int32=False, right=False, side='left', out=None, sorter=None) → Tensor

Найдите индексы из внутреннего измерения sorted_sequence, такие что, если соответствующие значения в values были вставлены перед индексами, при сортировке, порядок соответствующего внутреннего измерения в sorted_sequence сохранялся бы. Возвращает новый тензор с тем же размером, что и values. Если right равно False или сторона «left» (по умолчанию), то левая граница sorted_sequence закрыта. Более формально, возвращаемый индекс удовлетворяет следующим правилам:

sorted_sequence	right	удовлетворяемый возвращаемым индексом
1-D	False	sorted_sequence[i-1] < values[m][n]...[l][x] <= sorted_sequence[i]
1-D	True	sorted_sequence[i-1] <= values[m][n]...[l][x] < sorted_sequence[i]
N-D	False	sorted_sequence[m][n]...[l][i-1] < values[m][n]...[l][x] <= sorted_sequence[m][n]...[l][i]
N-D	True	sorted_sequence[m][n]...[l][i-1] <= values[m][n]...[l][x] < sorted_sequence[m][n]...[l][i]

Параметры

• sorted_sequence (Tensor) – N-D или 1-D тензор, содержащий монотонно возрастающую последовательность по внутреннему измерению, если не указано sorter, в этом случае последовательность не обязательно должна быть отсортирована
• values (Tensor или Скаляр) – N-D тензор или скаляр, содержащий искомое(ые) значение(я).

Ключевые аргументы

• out_int32 (bool, необязательно) – указывает тип данных вывода. torch.int32, если True, torch.int64 в противном случае. Значение по умолчанию — False, т.е. тип данных вывода по умолчанию — torch.int64.
• right (bool, необязательно) – если False, возвращает первое подходящее местоположение, которое найдено. Если True, возвращает последний такой индекс. Если подходящий индекс не найден, возвращает 0 для нечислового значения (например, nan, inf) или размер внутреннего измерения в sorted_sequence (превышает последний индекс внутреннего измерения). Другими словами, если False, получает индекс нижней границы для каждого значения в values по соответствующему внутреннему измерению sorted_sequence. Если True, получает индекс верхней границы вместо этого. Значение по умолчанию — False. side делает то же самое и предпочтительнее. Возникает ошибка, если side установлено на «left», а это значение — True.
• side (str, необязательно) – то же, что и right, но предпочтительнее. «left» соответствует False для right, а «right» соответствует True для right. Возникает ошибка, если это значение установлено на «left», в то время как right равно True.
• out (Tensor, необязательно) – выходной тензор, должен быть того же размера, что и values при условии предоставления.
• sorter (LongTensor, необязательно) – если указано, тензор, соответствующий форме неотсортированного sorted_sequence, содержащий последовательность индексов, которые сортируют его в порядке возрастания по внутреннему измерению

Пример:

>>> sorted_sequence = torch.tensor([[1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]])
>>> sorted_sequence
tensor([[ 1,  3,  5,  7,  9],
        [ 2,  4,  6,  8, 10]])
>>> values = torch.tensor([[3, 6, 9], [3, 6, 9]])
>>> values
tensor([[3, 6, 9],
        [3, 6, 9]])
>>> torch.searchsorted(sorted_sequence, values)
tensor([[1, 3, 4],
        [1, 2, 4]])
>>> torch.searchsorted(sorted_sequence, values, side='right')
tensor([[2, 3, 5],
        [1, 3, 4]])

>>> sorted_sequence_1d = torch.tensor([1, 3, 5, 7, 9])
>>> sorted_sequence_1d
tensor([1, 3, 5, 7, 9])
>>> torch.searchsorted(sorted_sequence_1d, values)
tensor([[1, 3, 4],
        [1, 3, 4]])