TensorFlow是Google设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。
count_nonzero()用于计算张量中非零元素的数量。
用法：tf.math.count_nonzero( input, axis, keepdim, dtype, name)
参数：
- input:需要减少张量。
- axis(optional):它定义了需要减少输入的轴。允许的范围是[-rank(输入)，rank(输入))。如果未指定任何值，则默认为无，即输入将沿所有轴减少。
- keepdim(optional):如果为true，则将保留长度为1的缩小尺寸。
- dtype(optional):它定义了输出dtype。如果为int32，则为默认值。
- name(optional):它定义了操作的名称。
返回值：
它返回一个包含非零值数量的张量。
范例1：
Python3
# imporing the library
import tensorflow as tf
# initializing the input
a = tf.constant([1,0,2,5,0], dtype = tf.int32) # 3 non-zero
# Printing the input
print("Input:",a)
# Counting non-zero
res = tf.math.count_nonzero(a)
# Printing the result
print("No of non-zero elements:",res)输出：
Input: tf.Tensor([1 0 2 5 0], shape=(5,), dtype=int32) No of non-zero elements: tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int64)
范例2：当输入张量为字符串类型时，“”被视为空字符串。 “”非零。
Python3
# imporing the library
import tensorflow as tf
# initializing the input
a = tf.constant([""," ","a","b"]) # 3 non-zero
# Printing the input
print("Input:",a)
# Counting non-zero
res = tf.math.count_nonzero(a)
# Printing the result
print("No of non-zero elements:",res)输出：
Input: tf.Tensor([b'' b' ' b'a' b'b'], shape=(4,), dtype=string) No of non-zero elements: tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int64)
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自aman neekhara大神的英文原创作品 Python – tensorflow.math.count_nonzero()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。