torch.nonzero numpy

torch.nonzero和numpy的作用均为返回数组中非零元素的索引。具体来说，它们会返回一个二维数组，其中每行表示一个非零元素的索引（即非零元素在该维度上的索引）。这两个函数的返回值类型都是torch.LongTensor或numpy.ndarray。

torch.nonzero可以应用于torch.Tensor，而numpy中的函数则主要应用于numpy.ndarray。此外，torch.nonzero还可以接受额外的参数来指定需要返回的元素的维度，以及指定需要考虑哪些值为非零元素（例如用于掩码操作时）。

另外，需要注意的是，numpy中的函数不仅可以应用于numpy数组，还可以应用于scipy.sparse和scipy.sparse.linalg中的稀疏矩阵。

总之，无论是torch.nonzero还是numpy中的函数，都是对返回数组中非零元素的索引进行处理的有用工具，能够简化数据处理和计算。

相关问题

import cv2 import torch import matplotlib.pyplot as plt from skimage.segmentation import slic from matplotlib.patches import Rectangle # 定义超像素数目 n_segments = 25 # 加载输入图像 args = {"image": r"D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\heart_dataset\1_blur\img-00003-00007.jpg"} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) # 使用SLIC算法进行超像素分割 segments = slic(image.transpose((1, 2, 0)), n_segments=n_segments) # 将超像素图像转换为掩膜 mask = torch.zeros_like(torch.from_numpy(image[0, :, :])) for i in range(n_segments): mask[segments == i] = i + 1 # 对掩膜进行处理，得到每个超像素块的区域 regions = [] for i in range(1, n_segments + 1): region = (mask == i).nonzero() if region.size(0) > 0: regions.append(region) # 绘制超像素块的区域 fig, ax = plt.subplots(1) ax.imshow(image.numpy().transpose((1, 2, 0))) for region in regions: x_min, y_min = region.min(dim=0)[0] x_max, y_max = region.max(dim=0)[0] rect = Rectangle((y_min, x_min), y_max - y_min, x_max - x_min, linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none') ax.add_patch(rect) plt.show()，上述代码出现问题： ax.imshow(image.numpy().transpose((1, 2, 0))) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'numpy'

根据报错信息`AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'numpy'`，可以看出是因为在代码中使用了`image.numpy()`，而`numpy()`函数是tensor的方法，numpy数组没有该方法。

可以将以下代码：

ax.imshow(image.numpy().transpose((1, 2, 0)))

修改为：

ax.imshow(image.transpose((1, 2, 0)))

即可解决该问题。

import cv2 import torch import matplotlib.pyplot as plt from skimage.segmentation import slic from matplotlib.patches import Rectangle # 定义超像素数目 n_segments = 25 # 加载输入图像 args = {"image": r"D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\heart_dataset\1_blur\img-00003-00007.jpg"} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) # 使用SLIC算法进行超像素分割 segments = slic(image.transpose((1, 2, 0)), n_segments=n_segments) # 将超像素图像转换为掩膜 mask = torch.zeros_like(image[0, :, :]) for i in range(n_segments): mask[segments == i] = i + 1 # 对掩膜进行处理，得到每个超像素块的区域 regions = [] for i in range(1, n_segments + 1): region = (mask == i).nonzero() if region.size(0) > 0: regions.append(region) # 绘制超像素块的区域 fig, ax = plt.subplots(1) ax.imshow(image.numpy().transpose((1, 2, 0))) for region in regions: x_min, y_min = region.min(dim=0)[0] x_max, y_max = region.max(dim=0)[0] rect = Rectangle((y_min, x_min), y_max - y_min, x_max - x_min, linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none') ax.add_patch(rect) plt.show()，上述代码出现问题： mask = torch.zeros_like(image[0, :, :]) TypeError: zeros_like(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray

根据报错信息`TypeError: zeros_like(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray`，可以看出是因为`torch.zeros_like`函数需要的是一个tensor作为输入，而在代码中传入的是一个numpy数组。

可以将以下代码：

mask = torch.zeros_like(image[0, :, :])

修改为：

mask = torch.zeros_like(torch.from_numpy(image[0, :, :]))

即可解决该问题。这里的`torch.from_numpy`函数可以将numpy数组转换为tensor。