torch.nonzero

torch.nonzero函数是PyTorch中的一个操作，用于返回一个输入张量中非零元素的索引。它接受一个张量作为输入，并返回一个包含输入张量中非零元素索引的二维张量。

具体来说，torch.nonzero函数将输入张量中非零元素的索引按行排列，并返回一个二维张量，每一行代表一个非零元素的索引。每一行的元素个数等于输入张量的维度。

下面是一个示例：

import torch

x = torch.tensor([[0, 1, 0],
                  [2, 0, 3]])

indices = torch.nonzero(x)
print(indices)

输出结果为：

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

在上面的例子中，输入张量x有两个非零元素，分别是1和3。torch.nonzero函数返回一个二维张量，其中第一行表示元素1的索引(0, 1)，第二行表示元素3的索引(1, 2)。

相关问题

torch.nonzero numpy

torch.nonzero和numpy的作用均为返回数组中非零元素的索引。具体来说，它们会返回一个二维数组，其中每行表示一个非零元素的索引（即非零元素在该维度上的索引）。这两个函数的返回值类型都是torch.LongTensor或numpy.ndarray。

torch.nonzero可以应用于torch.Tensor，而numpy中的函数则主要应用于numpy.ndarray。此外，torch.nonzero还可以接受额外的参数来指定需要返回的元素的维度，以及指定需要考虑哪些值为非零元素（例如用于掩码操作时）。

另外，需要注意的是，numpy中的函数不仅可以应用于numpy数组，还可以应用于scipy.sparse和scipy.sparse.linalg中的稀疏矩阵。

总之，无论是torch.nonzero还是numpy中的函数，都是对返回数组中非零元素的索引进行处理的有用工具，能够简化数据处理和计算。

torch.nonzero返回值

torch.nonzero函数返回一个张量，其中包含输入张量中非零元素的索引。返回的张量是一个n x input.dim()的矩阵，其中n是输入张量中非零元素的数量。每一行都是一个非零元素的索引，索引的维度与输入张量的维度相同。

例如，对于输入张量input，如果有三个非零元素，索引分别为(0, 1, 2)，(1, 0, 3)，(2, 2, 1)，则torch.nonzero(input)将返回一个3x3的张量：

tensor([[0, 1, 2],
        [1, 0, 3],
        [2, 2, 1]])

这个函数在很多情况下很有用，比如找到张量中非零元素的位置，或者在处理稀疏矩阵时定位非零元素的位置等。