返回一维tensor非0值的索引

可以使用 PyTorch 中的 `nonzero()` 函数来返回一维 tensor 中非零值的索引。示例如下：

import torch

# 创建一个一维 tensor
x = torch.tensor([2, 0, 3, 0, 1])

# 返回非零值的索引
indices = torch.nonzero(x)

# 打印索引
print(indices)

输出结果为：

tensor([[0],
        [2],
        [4]])

其中，`tensor([[0], [2], [4]])` 表示一维 tensor 中第 1、3、5 个元素为非零值。这些元素的索引分别为 0、2、4。

相关问题

pytorch返回1维tensor中不为0元素的索引

可以使用`nonzero()`函数来获取一个1维tensor中所有非零元素的索引。例如，假设有一个1维tensor `x`，我们可以使用以下代码来获取所有非零元素的索引：

import torch

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

这将输出：

tensor([[1],
        [3],
        [4]])

其中，索引值1、3、4分别对应着tensor中非零元素1、2、3的位置。如果要将这些索引转换成Python列表，可以使用`.tolist()`函数，例如：

indices_list = indices.squeeze().tolist()
print(indices_list)

这将输出`[1, 3, 4]`，即所有非零元素的位置。

根据索引选择4维tensor中的值

要根据索引选择4维tensor中的值，可以使用tensor的索引操作。根据你的问题，假设你有一个4维tensor `tensor`，你可以使用索引操作来选择特定的值。

例如，如果你想选择第1个维度为1，第2个维度为2，第3个维度为3，第4个维度为4的值，你可以使用以下代码：

value = tensor[1, 2, 3, 4]

请注意，索引是从0开始的，所以第1个维度对应索引0，第2个维度对应索引1，以此类推。

希望这可以帮助到你！如果你有更多关于tensor操作的问题，请随时提问。