Pytorch学习：torch.nonzero 函数的理解

学习pytorch中，看到文档里关于torch.nonzero的介绍和举例，一维的那个例子还好理解，二维的就不是很理解了，不明白为什么会出现两个[0,1,2,3]，于是再网上查看了一些讲解，终于搞明白了是怎么回事。

先看一下原函数中每个元素的介绍

torch.nonzero(input, *, out=None, as_tuple=False)

• input：输入的必须是tensor
• out：输出 Z × N ， N 代表输入数据的维度， Z 是总共非0元素的个数
• as_tuple：

  if as_tuple = False：

  输出的每一行为非零元素的索引

  if as_tuple = True：

  输出是每一个维度都有一个一维的张量

看个例子

torch.nonzero(torch.Tensor([[6.6, 0.0, 0.0],
...                         [0.0, 3.3, 0.0],
...                         [0.0, 0.0, 1.1]]))
           

输出结果：

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

首先，当

as_tuple

元素未给出时，默认

as_tuple = False

；

然后根据这里的结果进行一下解读：这个例子里input是2维的，一共有3个非0元素，所以输出是一个

3×2

的张量，表示每个非0元素的索引。读法是从左往右，比如out的第0行

[0,0]

，表示的就是input的第0行的第0个元素是非0元素；同理，out的第1行

[1,1]

，表示的就是input的第1行的第

在这里插入代码片

1个元素是非0元素，等等。

举个例子

我们将input设为一个3维张量，举一反三

torch.nonzero(torch.Tensor([[[1,1,1,0,1],[1,0,0,0,1]],
                            [[1,1,1,0,1],[1,0,0,0,1]]]))
           

输出结果：

0     0     0
    0     0     1
    0     0     2
    0     0     4
    0     1     0
    0     1     4
    1     0     0
    1     0     1
    1     0     2
    1     0     4
    1     1     0
    1     1     4
           

这个out张量的意思就是：

按行依次从左往右读，第0行第0列第0个元素非0，第0行第0列第1个元素非0，……，第1行第1列第0个元素非0，第1行第1列第4个元素非0.

进一步举例

当

as_tuple = True：

输出是每一个维度都有一个一维的张量

例1

torch.nonzero(torch.tensor([[0.6, 0.0, 0.0, 0.0],
                            [0.0, 0.4, 0.0, 0.0],
                            [0.0, 0.0, 1.2, 0.0],
                            [0.0, 0.0, 0.0,-0.4]]), as_tuple=True)
           

输出结果：

(tensor([0, 1, 2, 3]), tensor([0, 1, 2, 3]))
解读： 组合起来就是（0，0）（1，1）（2，2）（3，3）
           

例2：

输出结果：

参考：

https://blog.csdn.net/monchin/article/details/79750216

https://blog.csdn.net/qq_36530992/article/details/102836509