代码语言：javascript复制
>>> 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]]))
0 0
1 1
2 2
3 3
[torch.LongTensor of size 4x2]这里直接给出理解方式，输出的这个out应该这样去读：这个例子里input是2维的，一共有4个非0元素，所以输出是一个4×2的张量，表示每个非0元素的索引。读法是从左往右，比如out的第0行[0,0]，表示的就是input的第0行的第0个元素是非0元素，同理，out的第1行[1,1]，表示的就是input的第1行的第1个元素是非0元素。
那比如我们再把input设为一个3维张量，举个例子：
代码语言：javascript复制torch.nonzero(torch.Tensor([[[1,1,1,0,1],[1,0,0,0,1]],
[[1,1,1,0,1],[1,0,0,0,1]]]))输出的结果是：
代码语言：javascript复制 0 0 0
0 0 1
0 0 2
0 0 4
0 1 0
0 1 4
1 0 0
1 0 1
1 0 2
1 0 4
1 1 0
1 1 4
[torch.LongTensor of size 12x3]这个out张量的意思就是：
按行依次从左往右读，第0行第0列第0个元素非0，第0行第0列第1个元素非0，……，第1行第1列第0个元素非0，第1行第1列第4个元素非0。
这就是torch.nonzero的理解方式。
