torch.nonzero(input, *, out=None, as_tuple=False)
input：输入的必须是tensorout：输出 z × n z\times n z×n， n n n代表输入数据的维度， z z z是总共非0元素的个数as_tuple： if false：输出的每一行为非零元素的索引if true：输出是每一个维度都有一个一维的张量 torch.nonzero(torch.tensor([1, 1, 1, 0, 1])) #tensor([[ 0], # [ 1], # [ 2], # [ 4]]) 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]])) #tensor([[ 0, 0], # [ 1, 1], # [ 2, 2], # [ 3, 3]]) torch.nonzero(torch.tensor([1, 1, 1, 0, 1]), as_tuple=True) #(tensor([0, 1, 2, 4]),) 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) #(tensor([0, 1, 2, 3]), tensor([0, 1, 2, 3])) #组合起来就是（0，0）（1，1）（2，2）（3，3） torch.nonzero(torch.tensor(5), as_tuple=True) #(tensor([0]),)