計算TensorFlow中非零元素的個數(shù)

tf.count_nonzero

count_nonzero(
    input_tensor,
    axis=None,
    keep_dims=False,
    dtype=tf.int64,
    name=None,
    reduction_indices=None
)

定義在：tensorflow/python/ops/math_ops.py.

參考指南：數(shù)學(xué)函數(shù)>減少張量的計算

在張量的維度上計算的非零元素的個數(shù).

沿軸線給定的維度減少 input_tensor.除非 keep_dims 是 true,否則張量的秩將在軸的每個條目中減少1.如果 keep_dims 為 true,則減小的維度將保持長度為1.
如果軸沒有條目,則會減少所有維度,并返回具有單個元素的張量.
注意,浮點與零的比較是通過精確的浮點相等性檢查完成的.對于非零檢查,小值不四舍五入為零.

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：要減少的張量.應(yīng)該是數(shù)字類型,或 bool.
• axis：要減少的維度.如果為 None(默認(rèn)值),則減少所有維度.
• keep_dims：如果為 true,則保留長度為1的縮小維度.
• dtype：輸出 dtype,默認(rèn)為 tf.int64.
• name：操作的名稱(可選).
• reduction_indices：軸的舊名稱(不推薦).

返回：

減少的張量(非零值的數(shù)量).