nonzero

paddle.fluid.layers.nonzero(input, as_tuple=False)[源代码]

该OP返回输入 input 中非零元素的坐标。如果输入 inputn 维,共包含 z 个非零元素,当 as_tuple = False 时, 返回结果是一个 shape 等于 [z x n]Tensor , 第 i 行代表输入中第 i 个非零元素的坐标;当 as_tuple = True 时, 返回结果是由 n 个大小为 z1-D Tensor 构成的元组,第 i1-D Tensor 记录输入的非零元素在第 i 维的坐标。

参数

  • input (Variable)– 输入张量。
  • as_tuple (bool, optinal) - 返回格式。是否以 1-D Tensor 构成的元组格式返回。

返回

  • Variable (Tensor or tuple(1-D Tensor)),数据类型为 INT64

代码示例

import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np

data1 = np.array([[1.0, 0.0, 0.0],
                    [0.0, 2.0, 0.0],
                    [0.0, 0.0, 3.0]])
data2 = np.array([0.0, 1.0, 0.0, 3.0])
data3 = np.array([0.0, 0.0, 0.0])
with fluid.dygraph.guard():
    x1 = fluid.dygraph.to_variable(data1)
    x2 = fluid.dygraph.to_variable(data2)
    x3 = fluid.dygraph.to_variable(data3)
    out_z1 = fluid.layers.nonzero(x1)
    print(out_z1.numpy())
    #[[0 0]
    # [1 1]
    # [2 2]]
    out_z1_tuple = fluid.layers.nonzero(x1, as_tuple=True)
    for out in out_z1_tuple:
        print(out.numpy())
    #[[0]
    # [1]
    # [2]]
    #[[0]
    # [1]
    # [2]]
    out_z2 = fluid.layers.nonzero(x2)
    print(out_z2.numpy())
    #[[1]
    # [3]]
    out_z2_tuple = fluid.layers.nonzero(x2, as_tuple=True)
    for out in out_z2_tuple:
        print(out.numpy())
    #[[1]
    # [3]]
    out_z3 = fluid.layers.nonzero(x3)
    print(out_z3.numpy())
    #[]
    out_z3_tuple = fluid.layers.nonzero(x3, as_tuple=True)
    for out in out_z3_tuple:
        print(out.numpy())
    #[]