Python - tensorflow.math.count_nonzero ()

Опубликовано: 29 Марта, 2022

TensorFlow - это библиотека Python с открытым исходным кодом, разработанная Google для разработки моделей машинного обучения и нейронных сетей глубокого обучения.

count_nonzero () используется для подсчета количества ненулевых элементов в тензоре.

Syntax: tf.math.count_nonzero( input, axis, keepdim, dtype, name)
Parameters:
input: It’s a Tensor that need to be reduced.
axis(optional): It defines the axis along which input need to be reduced. Allowed range for this is [-rank(input), rank(input)). If no value is given then default is none i.e. input will be reduced along all axis.
keepdim(optional): If it is true, it will retain the reduced dimensions with length 1.
dtype(optional): It defines the output dtype. Default if int32.
name(optional): It defines the name for the operation.
Returns:
It returns a tensor that contains the number of non-zero values.

Example 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)

Выход:

 Вход: tf.Tensor ([1 0 2 5 0], shape = (5,), dtype = int32).
Нет ненулевых элементов: tf.Tensor (3, shape = (), dtype = int64)

Example 2: When input tensor is of type string, “” is considered as empty string. ” ” is non zero.

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)

Выход:

 Ввод: tf.Tensor ([b '' b '' b'a 'b'b'], shape = (4,), dtype = string)
Нет ненулевых элементов: tf.Tensor (3, shape = (), dtype = int64)

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python - tensorflow.math.count_nonzero ()

Python3

Python3

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ