TensorFlow是Google設計的開源Python庫，用於開發機器學習模型和深度學習神經網絡。
count_nonzero()用於計算張量中非零元素的數量。
用法：tf.math.count_nonzero( input, axis, keepdim, dtype, name)
參數：
- input:需要減少張量。
- axis(optional):它定義了需要減少輸入的軸。允許的範圍是[-rank(輸入)，rank(輸入))。如果未指定任何值，則默認為無，即輸入將沿所有軸減少。
- keepdim(optional):如果為true，則將保留長度為1的縮小尺寸。
- dtype(optional):它定義了輸出dtype。如果為int32，則為默認值。
- name(optional):它定義了操作的名稱。
返回值：
它返回一個包含非零值數量的張量。
範例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)輸出：
Input: tf.Tensor([1 0 2 5 0], shape=(5,), dtype=int32) No of non-zero elements: tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int64)
範例2：當輸入張量為字符串類型時，“”被視為空字符串。 “”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)輸出：
Input: tf.Tensor([b'' b' ' b'a' b'b'], shape=(4,), dtype=string) No of non-zero elements: tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int64)
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自aman neekhara大神的英文原創作品 Python – tensorflow.math.count_nonzero()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。