pytorch统计矩阵非0的个数_计算TensorFlow中非零元素的个数
tf.count_nonzerocount_nonzero(
input_tensor,
axis=None,
keep_dims=False,
dtype=tf.int64,
name=None,
reduction_indices=None
)
在张量的维度上计算的非零元素的个数.
沿轴线给定的维度减少 input_tensor.除非 keep_dims 是 true,否则张量的秩将在轴的每个条目中减少1.如果 keep_dims 为 true,则减小的维度将保持长度为1.
如果轴没有条目,则会减少所有维度,并返回具有单个元素的张量.
注意,浮点与零的比较是通过精确的浮点相等性检查完成的.对于非零检查,小值不四舍五入为零.
例如:# 'x' is [[0, 1, 0]
# [1, 1, 0]]
tf.count_nonzero(x) ==> 3
tf.count_nonzero(x, 0) ==> [1, 2, 0]
tf.count_nonzero(x, 1) ==> [1, 2]
tf.count_nonzero(x, 1, keep_dims=True) ==> [[1], [2]]
tf.count_nonzero(x, [0, 1]) ==> 3
ARGS:input_tensor:要减少的张量.应该是数字类型,或 bool.
axis:要减少的维度.如果为 None(默认值),则减少所有维度.
keep_dims:如果为 true,则保留长度为1的缩小维度.
dtype:输出 dtype,默认为 tf.int64.
name:操作的名称(可选).
reduction_indices:轴的旧名称(不推荐).
返回:
减少的张量(非零值的数量).
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