Python tf.math.count_nonzero用法及代码示例

计算张量维度上非零元素的数量。

用法

tf.math.count_nonzero(
    input, axis=None, keepdims=None, dtype=tf.dtypes.int64, name=None
)

参数

input 要减少的张量。应该是数字类型，bool 或 string。
axis 要减小的尺寸。如果None(默认)，减少所有维度。必须在 [-rank(input), rank(input)) 范围内。
keepdims 如果为真，则保留长度为 1 的缩减维度。
dtype 输出数据类型；默认为 tf.int64 。
name 操作的名称(可选)。

减少的张量(非零值的数量)。

沿 axis 中给定的尺寸减少 input 。除非 keepdims 为真，否则对于 axis 中的每个条目，张量的秩都会减少 1。如果 keepdims 为真，则保留缩减后的维度，长度为 1。

如果axis 没有条目，则减少所有维度，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检查来完成的。小值是不是出于非零检查的目的，四舍五入为零。

例如：

x = tf.constant([[0, 1, 0], [1, 1, 0]])
tf.math.count_nonzero(x)  # 3
tf.math.count_nonzero(x, 0)  # [1, 2, 0]
tf.math.count_nonzero(x, 1)  # [1, 2]
tf.math.count_nonzero(x, 1, keepdims=True)  # [[1], [2]]
tf.math.count_nonzero(x, [0, 1])  # 3

注意：字符串与零长度空字符串 "" 进行比较。任何大小大于零的字符串都已被视为非零。

例如：

x = tf.constant(["", "a", "  ", "b", ""])
tf.math.count_nonzero(x) # 3, with "a", "  ", and "b" as nonzero strings.

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.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。