检测tensor中零维度所在位置
时间: 2023-07-01 12:25:26 浏览: 41
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。
相关问题
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:
```python
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。
检测tensor中都为0的维度
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,)。