如果要实现过滤后的结果的非0值方差小于预设，并且返回非0值的数量，应该怎么办

为了实现过滤后的结果的非0值方差小于预设，可以借助PyTorch库的计算函数，通过计算过滤后的logits张量的非0值方差来确定是否满足预设。如果非0值方差小于预设，则返回非0值的数量。

下面是代码示例：

import torch

def top_k_top_p_filtering(logits, top_k=0, top_p=0.0, filter_value=-float('Inf'), variance_threshold=0.1):
    assert logits.dim() == 1  # batch size 1 for now - could be updated for more but the code would be less clear
    top_k = min(top_k, logits.size(-1))  # Safety check
    if top_k > 0:
        indices_to_remove = logits < torch.topk(logits, top_k)[0][..., -1, None]
        logits[indices_to_remove] = filter_value
    if top_p > 0.0:
        sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(logits, descending=True)
        cumulative_probs = torch.cumsum(torch.nn.functional.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1)
        sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p
        sorted_indices_to_remove[..., 1:] = sorted_indices_to_remove[..., :-1].clone()
        sorted_indices_to_remove[..., 0] = 0
        indices_to_remove = sorted_indices[sorted_indices_to_remove]
        logits[indices_to_remove] = filter_value

    # 计算过滤后的logits张量的非0值方差
    filtered_logits = logits[logits != filter_value]
    variance = torch.var(filtered_logits)

    # 统计过滤后的logits张量的非0值数量
    nonzero_count = torch.count_nonzero(filtered_logits)

    # 判断非0值方差是否小于预设
    if variance < variance_threshold:
        return nonzero_count
    else:
        return -1  # 返回-1表示方差大于预设

在这个函数中，新增了两个参数：

- `variance_threshold`：一个浮点数，表示过滤后的结果的非0值方差的最大值。

- `nonzero_count`：一个整数，表示过滤后的结果的非0值数量。

在函数体中增加了两个操作：

- `filtered_logits = logits[logits != filter_value]`：返回过滤后的logits张量中非0的元素。

- `variance = torch.var(filtered_logits)`：计算过滤后的logits张量的非0值方差。

最后，判断非0值方差是否小于预设，并返回非0值的数量或者-1（表示方差大于预设）。