torch.nonzero詳解

一、簡介

torch.nonzero是PyTorch庫中的一個非常重要的函數，用於返回輸入張量中非零元素的索引（對應的坐標），以便於其他操作的進行。該函數接受的輸入類型可以是張量、稀疏張量或者一個任意維數組，返回的結果是一個二維張量，其中每一行對應一個非零元素在輸入張量中的位置坐標。

二、使用方法

使用torch.nonzero函數需要注意，輸入張量是可微分的，則返回的張量也是可微分的。函數的語法格式如下：

    torch.nonzero(input, out=None)

其中，input參數是要計算非零元素位置的輸入張量，可以是一個張量、一個稀疏張量或者一個任意維數組；out參數是一個輸出張量，用來保存結果，必須是一個二維長整型張量，可以是空張量，但是存儲空間必須足夠大。

下面是使用torch.nonzero函數的示例代碼：

    import torch

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

運行結果如下：

    tensor([[1],
            [4],
            [5],
            [7]])

可以看到，返回的結果是一個二維張量，其中每一行表示一個非零元素在輸入張量中的位置坐標。

三、案例分析

下面我們通過幾個案例來詳細了解torch.nonzero函數的使用方法。

案例1：多維張量

我們可以使用torch.rand函數生成一個3×3×3的三維張量，然後使用torch.nonzero函數獲取其中的非零元素位置坐標：

    import torch

    tensor = torch.rand(3, 3, 3)
    tensor[tensor < 0.5] = 0
    non_zero_tensor = torch.nonzero(tensor)
    print(non_zero_tensor)

運行結果如下：

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

可以看到，返回的二維張量中的每一行都是一個三維坐標，表示對應的非零元素在輸入張量中的位置。

案例2：稀疏張量

我們可以先使用torch.sparse_coo_tensor函數創建一個大小為3×3的稀疏張量，然後使用torch.nonzero函數獲取其中的非零元素位置坐標：

    import torch

    values = torch.tensor([2, 3])
    indices = torch.tensor([[0, 2], [1, 0]])
    sparse_tensor = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, (3, 3))
    non_zero_tensor = torch.nonzero(sparse_tensor)
    print(non_zero_tensor)

運行結果如下：

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

可以看到，函數返回的二維張量中的每一行表示稀疏張量中非零元素的位置坐標。

案例3：計算受限非零元素位置

我們可以對輸入張量進行限制，然後使用torch.nonzero函數獲取符合條件的非零元素位置坐標，如下所示：

    import torch

    tensor = torch.rand(3, 3)
    tensor[tensor  0.7] = 0
    non_zero_tensor = torch.nonzero(tensor)
    print(non_zero_tensor)

運行結果如下：

    tensor([[2, 1]])

可以看到，函數返回的結果是一個二維長整型張量，其中每一行表示一個非零元素在輸入張量中的位置坐標。

四、總結

本文詳細介紹了PyTorch庫中的torch.nonzero函數的使用方法，該函數可以用於計算輸入張量中非零元素的位置坐標，可以接受輸入類型為張量、稀疏張量或任意維數組，並返回一個二維張量表示非零元素的位置坐標。