Torch.sort и argsort сортируют случайным образом в случае одного и того же элемента

Question

Когда встречаются одинаковые элементы, torch.sort и argsort сортируют тензор случайным образом. Это не так в numpy. У меня есть список элементов, уже отсортированных по второму столбцу, и теперь я хочу отсортировать его по первому столбцу, но сохранить новую сортировку в случае t ie в новой сортировке.

import torch

a = torch.tensor(
        [[ 0., 3.],
        [ 2., 3.],
        [ 2., 2.],
        [10., 2.],
        [ 0., 2.],
        [ 6., 2.],
        [10., 1.],
        [ 2., 1.],
        [ 0., 1.],
        [ 6., 1.],
        [10., 0.],
        [12., 0.]]
)
print(a[torch.argsort(a[:, 0])])

Вывод:

tensor([[ 0.,  3.],
        [ 0.,  2.],
        [ 0.,  1.],
        [ 2.,  1.],
        [ 2.,  2.],
        [ 2.,  3.],
        [ 6.,  1.],
        [ 6.,  2.],
        [10.,  1.],
        [10.,  2.],
        [10.,  0.],
        [12.,  0.]])

Numpy:

import numpy as np

a = np.array(
        [[ 0., 3.],
        [ 2., 3.],
        [ 2., 2.],
        [10., 2.],
        [ 0., 2.],
        [ 6., 2.],
        [10., 1.],
        [ 2., 1.],
        [ 0., 1.],
        [ 6., 1.],
        [10., 0.],
        [12., 0.]]
)
print(a[np.argsort(a[:, 0])])

Вывод:

[[ 0.  3.]
 [ 0.  2.]
 [ 0.  1.]
 [ 2.  3.]
 [ 2.  2.]
 [ 2.  1.]
 [ 6.  2.]
 [ 6.  1.]
 [10.  2.]
 [10.  1.]
 [10.  0.]
 [12.  0.]]

В чем может быть причина этого? И что я могу сделать, чтобы избежать этого?