输出张量中不为0的元素的索引，给出代码

要输出PyTorch张量中不为0的元素的索引，你可以使用`torch.nonzero()`函数。这个函数会找到张量中所有非零元素的位置，并返回一个二维张量，其中每个元素对应于原张量中一个非零元素的索引。以下是如何使用这个函数的一个简单示例：

import torch

# 创建一个示例张量
x = torch.tensor([[0, 1, 2], [3, 0, 4], [5, 6, 0]])

# 使用 torch.nonzero() 获取非零元素的索引
indices = torch.nonzero(x)

# 打印结果
print(indices)  # 输出: tensor([[0, 1],
#                              [0, 2],
#                              [1, 0],
#                              [1, 2],
#                              [2, 0],
#                              [2, 1]])

在这个例子中，`indices`张量包含了`x`中所有非零元素的位置，如(0, 1)代表第一行第二个元素，(1, 0)代表第二行第一个元素，依此类推。

相关问题

存在某张量CMC，请输出该张量中不为0的元素的索引，给出代码

要从PyTorch张量`CMC`中找到非零元素及其索引，你可以使用`nonzero()`函数，它会返回一个包含所有非零元素及其对应索引的元组。如果你想得到这些索引，你可以选择忽略结果中的值部分。这里有一个示例代码：

# 假设 CMCTensor 是你的张量
CMCTensor = ...  # 填充你的张量

# 使用 torch.nonzero() 函数找出非零元素的索引
indices = CMCTensor.nonzero()

# 注意 indices 结果是一个包含两个维度的张量（第一个维度表示索引，第二个维度是坐标），如果你只关心索引，可以这样取值
non_zero_indices = indices[:, 0]

# 打印非零元素的索引
print(f"Non-zero elements indices: {non_zero_indices}")

在这个代码中，`indices[:, 0]`选取的是第一个维度（即索引）的部分，因为通常`nonzero()`的结果形状为`(num_non_zeros, 2)`，其中第一维代表索引，第二维代表坐标。

设有一个2维张量，我需要将某几行中的某几个元素加1，行索引 和 元素位置索引分别保存在1个1维张量中，请给出代码

假设2维张量为`tensor`，需要加1的元素所在的行索引和列索引分别存在名为`row_indices`和`col_indices`的1维张量中，可以使用如下代码实现：

import torch

# 创建2维张量和行索引、列索引张量
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
row_indices = torch.tensor([0, 2])
col_indices = torch.tensor([0, 2])

# 在指定位置上加1
tensor[row_indices[:, None], col_indices] += 1

print(tensor)

输出:

tensor([[2, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [8, 8, 9]])

解释：

首先创建一个2维张量`tensor`和两个包含索引信息的1维张量`row_indices`和`col_indices`，其中`row_indices`中的元素表示需要加1的行的索引，`col_indices`中的元素表示在这些行中需要加1的元素所在的列的索引。然后使用切片和广播机制，将需要加1的元素选出来并加1。

具体来说，`row_indices[:, None]`将`row_indices`转换为一个2*1的张量，然后在第2维上进行广播，得到一个2*3的张量。这个2*3的张量中，第i行的元素都是`row_indices[i]`，第j列的元素都是`col_indices[j]`。然后使用这个2*3的张量和`col_indices`索引`tensor`中需要加1的元素，并在这些元素上加1。由于`+=`运算符会直接在原有的张量上进行修改，因此`tensor`也被改变了。