pytorch tensor取出不为0的值并进行合并

要取出PyTorch张量中不为0的值，并将它们合并到一个新的张量中，可以按照以下步骤进行：

1. 导入PyTorch库：首先需要导入PyTorch库，以便使用其中的函数和类。

2. 创建张量：可以使用torch.Tensor()函数创建一个张量，也可以根据实际需求选择其他合适的张量创建方式。

3. 获取不为0的元素：使用张量的非零索引函数(如nonzero())可以获取张量中所有不为0的元素的索引。例如，若张量名为"tensor"，则可以通过tensor.nonzero()获取不为0的元素索引。

4. 提取不为0的值：通过索引将不为0的值从原始张量中提取出来。例如，可以使用tensor[indices]将不为0的值提取出来，其中indices是通过nonzero()函数获取的不为0元素的索引。

5. 合并提取的值：将提取的不为0的值使用torch.cat()函数进行合并。可以使用torch.cat(tensor_list, dim)来将多个张量在指定维度上进行合并。其中，tensor_list是一个张量的列表，dim是要在哪个维度上进行合并。

具体代码如下所示：

import torch

# 创建张量
tensor = torch.tensor([[1, 0, 3], [0, 5, 0], [7, 0, 9]])

# 获取不为0的元素索引
nonzero_indices = tensor.nonzero()

# 提取不为0的值
nonzero_values = tensor[nonzero_indices]

# 合并提取的值
merged_tensor = torch.cat(nonzero_values, dim=0)

print(merged_tensor)

这样就可以获取并合并原始张量中的所有不为0的值到一个新的张量中。