Python – tensorflow.math.count_nonzero()

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo. 

count_nonzero() se usa para contar el número de elementos distintos de cero en un tensor.

Sintaxis: tf.math.count_nonzero(entrada, eje, keepdim, dtype, nombre)

Parámetros: 

• entrada: es un tensor que debe reducirse.
• axis (opcional): Define el eje a lo largo del cual se debe reducir la entrada. El rango permitido para esto es [-rango (entrada), rango (entrada)). Si no se proporciona ningún valor, el valor predeterminado es ninguno, es decir, la entrada se reducirá a lo largo de todos los ejes.
• keepdim(opcional): Si es verdadero, conservará las dimensiones reducidas con longitud 1.
• dtype(opcional): Define el dtype de salida. Predeterminado si int32.
• name(opcional): Define el nombre de la operación.

Devoluciones: 

Devuelve un tensor que contiene el número de valores distintos de cero.

Ejemplo 1:

# importing 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)

Producción:

Input:  tf.Tensor([1 0 2 5 0], shape=(5,), dtype=int32)
No of non-zero elements:  tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int64)

Ejemplo 2: cuando el tensor de entrada es de tipo string, «» se considera una string vacía. ” ” es distinto de cero.

# importing 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)

Producción:

Input:  tf.Tensor([b'' b' ' b'a' b'b'], shape=(4,), dtype=string)
No of non-zero elements:  tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int64)