torch.nonzero squeeze函数

torch.nonzero函数返回一个张量中非零元素的索引。该函数返回一个包含非零元素的索引的张量，每一行代表一个非零元素在原始张量中的位置。而squeeze函数则可以将张量中维度为1的轴去掉，从而减少张量的维度。

当我们使用torch.nonzero函数得到非零元素的索引之后，有时候我们可能想要去掉多余的维度。这时就可以使用squeeze函数，将维度为1的轴去掉，从而得到一个更加紧凑的张量。这在处理非零元素索引时特别有用，可以使得张量更容易使用和操作。

例如，假设我们有一个形状为(3, 1)的张量t，其中包含非零元素的索引。使用torch.nonzero函数可以得到一个形状为(2, 1)的张量，表示两个非零元素的索引。但是这时候张量的维度仍然是2，我们可能想要将其变为1维。这时就可以使用squeeze函数，将维度为1的轴去掉，得到一个形状为(2,)的张量。

总之，torch.nonzero函数用于获取非零元素的索引，而squeeze函数用于去掉张量中维度为1的轴，可以使得张量更加紧凑和易于操作。

相关问题

def forward(self, x, target): assert x.size(1) == self.size true_dist = x.data.clone() true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 2))#然后其他地方给0平分 index = torch.tensor([0, 1, 2], dtype=torch.int32) index = index.to (torch.int64) true_dist.scatter_(1, target.data.unsqueeze(1), self.confidence) true_dist[:, self.padding_idx] = 0 mask = torch.nonzero(target.data == self.padding_idx) if mask.dim() > 0:#mask的地方都得是0 true_dist.index_fill_(0, mask.squeeze(), 0.0) self.true_dist = true_dist #计算KL散度 return self.criterion(x, Variable(true_dist, requires_grad=False))这里数据类型该怎么转换

在这段代码中，目前没有需要进行数据类型转换的地方。索引数据类型已经被正确地转换为int64。

`true_dist`是一个tensor，它已经正确地使用scatter_()函数进行了操作。在scatter_()函数中，target.data.unsqueeze(1)作为索引，self.confidence作为值进行了填充。这里不需要进行数据类型转换。

关于`mask`的处理，`torch.nonzero()`返回的是非零元素的索引，因此它的数据类型是int64。所以在这里也不需要进行数据类型转换。

因此，你不需要对数据类型进行额外的转换，代码中已经正确处理了数据类型。

Consider using one of the following signatures instead: nonzero(*, bool as_tuple) (Triggered internally at ..\torch\csrc\utils\python_arg_parser.cpp:882.) idx = (iou > iou_thresh).nonzero().squeeze()用中文回答

这个错误提示出现在使用 PyTorch 中的 `nonzero` 函数时。你的代码中使用了 `(iou > iou_thresh).nonzero().squeeze()` 这一行代码，它的作用是返回大于 `iou_thresh` 的 IOU 值的索引。

这个错误提示的意思是建议你不要使用已经弃用的 `nonzero()` 函数的签名，而是使用 `nonzero(*, bool as_tuple)` 的签名。这意味着你需要在调用 `nonzero()` 函数时通过命名参数 `as_tuple` 显式地指定一个布尔值参数。

你可以将代码修改为以下形式：

idx = (iou > iou_thresh).nonzero(as_tuple=False).squeeze()

这样代码就会显式地指定 `as_tuple` 参数为 `False`，以避免出现错误提示中提到的问题。

需要注意的是，`squeeze()` 函数的作用是去除维度为 1 的维度，如果在 `nonzero()` 函数的结果中只有一个维度是非 1 的，那么 `squeeze()` 函数可以去除该维度。如果 `nonzero()` 函数的结果中有多个维度都不为 1，那么需要根据实际情况选择是否使用 `squeeze()` 函数。