在 TensorFlow 中对数组进行排序答案

【问题标题】：Sorting an Array in TensorFlow在 TensorFlow 中对数组进行排序
【发布时间】：2017-04-08 16:06:47
【问题描述】：

假设我在 TensorFlow 中有一个数组：

[ 0.12300211,  0.51767069,  0.13886075,  0.55363625],
[ 0.47279349,  0.50432992,  0.48080254,  0.51576483],
[ 0.84347934,  0.44505221,  0.88839239,  0.48857492],
[ 0.93650454,  0.43652734,  0.96464157,  0.47236174], ..

我想按第三列对这个数组进行排序。我该怎么做呢？我可以使用tf.nn.top_k() 单独对每一列进行排序，这为我提供了排序值和相应的索引。我可以使用第三列的索引重新排序其他列，但我找不到重新排序的操作。

假设我想把东西保存在图中（没有 Python 恶作剧）：

如何在 TensorFlow 中排序（上述数组）？
当我有用于重新排序的索引时，如何在 TensorFlow 中重新排序？

【问题讨论】：

如果我理解您的问题，这似乎是open issue。还没有，但更糟的是最坏的情况，扁平化和top_k。
如果想按第三列排序，或者用索引列表重新排序，这将不起作用。
您可以使用tf.gather 重新订购吗？可能吗？
嘿，这是一个不错的发现。我去看看能不能把top_k和tf.gather组合起来
tf.gather 的文档现在似乎是 here。

标签： python arrays sorting tensorflow

【解决方案1】：

以下作品：

a = tf.constant(...) # the array
reordered = tf.gather(a, tf.nn.top_k(a[:, 2], k=4).indices)

【讨论】：