一、简介

torch.nonzero是PyTorch库中的一个非常重要的函数，用于返回输入张量中非零元素的索引（对应的坐标），以便于其他操作的进行。该函数接受的输入类型可以是张量、稀疏张量或者一个任意维数组，返回的结果是一个二维张量，其中每一行对应一个非零元素在输入张量中的位置坐标。

二、使用方法

使用torch.nonzero函数需要注意，输入张量是可微分的，则返回的张量也是可微分的。函数的语法格式如下：

torch.nonzero(input, out=None)

其中，input参数是要计算非零元素位置的输入张量，可以是一个张量、一个稀疏张量或者一个任意维数组；out参数是一个输出张量，用来保存结果，必须是一个二维长整型张量，可以是空张量，但是存储空间必须足够大。 下面是使用torch.nonzero函数的示例代码：

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

运行结果如下：

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

可以看到，返回的结果是一个二维张量，其中每一行表示一个非零元素在输入张量中的位置坐标。

三、案例分析

下面我们通过几个案例来详细了解torch.nonzero函数的使用方法。

案例1：多维张量

我们可以使用torch.rand函数生成一个3×3×3的三维张量，然后使用torch.nonzero函数获取其中的非零元素位置坐标：

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

运行结果如下：

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

可以看到，返回的二维张量中的每一行都是一个三维坐标，表示对应的非零元素在输入张量中的位置。

案例2：稀疏张量

我们可以先使用torch.sparse_coo_tensor函数创建一个大小为3×3的稀疏张量，然后使用torch.nonzero函数获取其中的非零元素位置坐标：

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)

运行结果如下：

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

可以看到，函数返回的二维张量中的每一行表示稀疏张量中非零元素的位置坐标。

案例3：计算受限非零元素位置

我们可以对输入张量进行限制，然后使用torch.nonzero函数获取符合条件的非零元素位置坐标，如下所示：

import torch
tensor = torch.rand(3, 3)
tensor[tensor < 0.5] = 0
tensor[tensor > 0.7] = 0
non_zero_tensor = torch.nonzero(tensor)
print(non_zero_tensor)

运行结果如下：

tensor([[2, 1]])

可以看到，函数返回的结果是一个二维长整型张量，其中每一行表示一个非零元素在输入张量中的位置坐标。

四、总结

本文详细介绍了PyTorch库中的torch.nonzero函数的使用方法，该函数可以用于计算输入张量中非零元素的位置坐标，可以接受输入类型为张量、稀疏张量或任意维数组，并返回一个二维张量表示非零元素的位置坐标。