torch.nonzero(..., as_tuple=False)(默认)返回一个二维张量,其中每行都是非零值的索引。 torch.nonzero(..., as_tuple=True) 返回一维索引张量的元组,允许高级索引,因此 x[x.nonzero(as_tuple=True)] 给出张量 x 的所有非零值。在返回的元组中,每个索引张量都包含特定维度的非零索引。 有关这两种行...
>>> torch.nonzero(torch.tensor(5), as_tuple=True) (tensor([0]),)
as_tuple = False (Boolean) - 如果 as_tuple 为 False (默认值),返回一个包含输入张量中非零元素的索引的 2D 张量;如果 as_tuple 为 True,对于输入张量的每一个维度都返回一个 1D 张量,1D 张量中的元素是沿着该维度上非零元素的索引; 参数as_tuple 的取值决定了 nonzero 函数最终呈现的输出形式,接下来...
torch.nonzero(..., as_tuple=False) (default) returns a 2-D tensor where each row is the index for a nonzero value. torch.nonzero(..., as_tuple=True) returns a tuple of 1-D index tensors, allowing for advanced indexing, so x[x.nonzero(as_tuple=True)] gives all nonzero values...
Yes, the request is just to dispatch tononzero(as_tuple=True)when there is only a single argument towhere. This is very common in numpy, and I believe most people usewhereinstead ofnonzero Contributor umanwizardcommentedJun 19, 2019
numpy.nonzero()函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置(数组索引)的函数,很适合用来对数据下标的提取。着重需要强调的是nonzero函数中不仅可以放数值矩阵/行列,同样可以放布尔型(True、False)矩阵/行列,由于这个特性其适用范围更加的广泛和优秀,下面做一个简单的介绍和数据的实践。
[2]: t = torch.arange(2) In [3]: torch.nonzero(t) ../torch/csrc/utils/python_arg_parser.cpp:738: UserWarning: This overload of nonzero is deprecated: nonzero(Tensor input, Tensor out) Consider using one of the following signatures instead: nonzero(Tensor input, bool as_tuple) Out...
“non-zero”一词是指Python 2.x内置方法__nonzero__()(重命名为__bool__()。 例如,如果任何数字非零,则将其视为真实,而如果其不是空字符串,则将其视为真实。 因此,此函数(递归)计算a(及其子数组)中有多少个元素具__nonzero__()或__bool__()方法计算为True。
>>> x[1, 1] = ma.masked >>> x masked_array( data=[[1.0, 0.0, 0.0], [0.0, --, 0.0], [0.0, 0.0, 1.0]], mask=[[False, False, False], [False, True, False], [False, False, False]], fill_value=1e+20) >>> x.nonzero() (array([0, 2]), array([0, 2]))...
import numpy as np #input a = np.array([[0,1],[5,3]]) print('input array :\n',a) #indices of non-zero elements np.nonzero(a) Output: In the above output, you will observe that the np.nonzero function returns a tuple that contains indices for each nonzero element in the arr...