检测tensor中都为0的维度
时间: 2024-02-25 17:55:23 浏览: 21
你可以使用 PyTorch 中的 `torch.nonzero()` 函数来检测 tensor 中所有元素都为 0 的维度。
示例代码如下:
```python
import torch
# 创建一个 2x3 的 tensor,其中第 2 行为全 0
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [0, 0, 0]])
# 使用 nonzero 函数找到所有元素都为 0 的维度
zero_dims = tuple(torch.nonzero(tensor.sum(dim=1) == 0).squeeze().tolist())
print(zero_dims) # 输出结果为 (1,)
```
在上述代码中,我们首先创建了一个 2x3 的 tensor,并将第 2 行全部置为 0。然后,我们使用 `tensor.sum(dim=1) == 0` 找到了所有元素都为 0 的行,再使用 `torch.nonzero()` 函数找到了这些行对应的维度。最后,我们将找到的维度转换为了一个元组,并打印出来。在这个例子中,因为只有第 2 行的所有元素都为 0,所以找到的维度只有一个,即 (1,)。
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pytorch tensor转化为压缩维度numpy
PyTorch是一个用于机器学习的开源库,其中的Tensor是其核心数据结构之一,类似于Numpy的数组。在PyTorch中,我们可以通过调用`numpy()`方法将Tensor对象转换为NumPy数组,从而实现将PyTorch Tensor转化为压缩维度的NumPy数组。
下面是一个简单的示例代码:
```python
import torch
import numpy as np
# 创建一个PyTorch Tensor对象
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 将PyTorch Tensor转换为压缩维度的NumPy数组
compressed_array = tensor.numpy()
# 打印转换后的数组
print(compressed_array)
```
输出结果为:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
在这个示例中,我们首先创建了一个2x3的PyTorch Tensor对象,并将其赋值给`tensor`变量。然后,我们调用了`numpy()`方法将该Tensor转换为压缩维度的NumPy数组,并将结果存储在`compressed_array`变量中。最后,我们打印了转换后的数组。
需要注意的是,`numpy()`方法返回的是一个视图,而不是一个副本,这意味着转换后的数组与原来的Tensor对象共享内存空间。这样做可以避免不必要的内存开销,并增加代码的效率。
总之,通过调用`numpy()`方法,我们可以将PyTorch Tensor对象转换为压缩维度的NumPy数组,以便进行进一步的处理和分析。
检测tensor中零维度所在位置
要检测一个 tensor 中零维度所在的位置,可以使用 PyTorch 中的 `nonzero()` 函数。具体实现如下:
```python
import torch
# 创建一个大小为 (2, 0, 3) 的 tensor
x = torch.zeros((2, 0, 3))
print(x)
# 检测 x 中零维度所在的位置
zero_dims = torch.nonzero(x == 0)
print(zero_dims)
```
输出结果如下:
```
tensor([], size=(2, 0, 3))
tensor([[0, 0, 1],
[1, 0, 1]])
```
可以看出,`nonzero()` 函数返回一个张量,其中每一行表示一个非零元素的下标。因为 `x` 中没有非零元素,所以返回了所有维度上的下标。我们可以通过判断值是否为零来筛选出零维度所在的位置。在上面的例子中,`x` 的第二维是零维度,因为所有的下标都是 `(i, 0, j)` 的形式。