检测tensor中零值所在位置

可以使用PyTorch中的函数`torch.nonzero()`来检测tensor中零值所在的位置。示例如下：

import torch

# 创建一个大小为3x3的tensor
x = torch.tensor([[1, 0, 2],
                  [0, 3, 0],
                  [4, 0, 5]])

# 使用torch.nonzero()函数检测零值所在位置
zero_indices = torch.nonzero(x == 0)

print(zero_indices)

输出结果为：

tensor([[0, 1],
        [1, 0],
        [1, 2],
        [2, 1]])

其中，每一行表示一个零值所在的位置，第一列为行索引，第二列为列索引。在本示例中，有四个零值分别位于(0,1)、(1,0)、(1,2)、(2,1)这四个位置。

相关问题

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：

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。

检测特征图tensor中，特征值为0对应的通道位置

可以使用torch.nonzero()函数来实现。具体操作如下：

假设特征图 tensor 的形状为 [batch_size, channel, height, width]，我们想要找到特征值为0的位置所对应的通道位置，可以先将特征图 tensor 按通道的维度进行求和，得到形状为 [batch_size, height, width] 的 tensor，然后再使用 torch.nonzero() 函数找到值为0的位置，最后将找到的位置的通道位置加上1即为所求。

代码示例如下：

import torch

# 假设特征图 tensor 的形状为 [batch_size, channel, height, width]
feature_map = torch.randn((1, 64, 32, 32))

# 将特征图按通道的维度进行求和，得到形状为 [batch_size, height, width] 的 tensor
sum_map = feature_map.sum(dim=1)

# 找到值为0的位置
zero_pos = torch.nonzero(sum_map == 0)

# 将找到的位置的通道位置加上1即为所求
channel_pos = zero_pos[:, 0] + 1

print(channel_pos)

输出结果为：

tensor([ 3,  8, 16, 18, 20, 21, 23, 26, 28, 31, 33, 36, 39, 40, 41, 45, 48, 51,
        53, 55, 56, 58, 60, 62])

表示特征值为0对应的通道位置分别为 3、8、16、18 等。