nonzero¶
该OP返回输入 input 中非零元素的坐标。如果输入 input 有 n 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] 的 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 z 的 1-D Tensor 构成的元组，第 i 个 1-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())
#[]