1.torch.nonzero(input, *, as_tuple=False)

作用：在PyTorch中用于返回輸入張量中非零元素的位置索引。

返回值：返回一個張量，每行代表一個非零元素的索引。

參數含義：

（1）input:輸入的PyTorch 張量。

（2）as_tuple:一個布爾值，指定返回結果的格式。默認為 False，返回一個張量。如果設置為 True，則返回一個元組，其中每個元素代表一個維度上的索引。

應用場景：

（1）高級索引：

使用as_tuple=True返回的元組可以用于對原始張量進行高級索引，例如提取所有非零元素；

（2）掩碼操作：

結合torch.nonzero()和其他函數來創建掩碼，例如選擇特定條件下的元素；

示例：

index_list = torch.nonzero(scores > det_thr, as_tuple=True)[0]

其中scores是torch.Tensor ，維度ndim=1; det_thr類型為<float>

代碼含義：

其他函數scores>det_thr: 是逐元素比較，返回一個布爾型張量，得到result = tensor([True,True, False,False,…])

然后torch.nonzero(result)? 得到所有值為True的元素的位置索引。例如tensor([[0],[2]])

參數as_tuple用于控制輸出的格式：

• 默認 (as_tuple=False)： 返回形如 二維張量 的結果，比如 tensor([[0], [2]])；
• 加上 as_tuple=True： 返回一個元組，其中每一維是一個 1D 張量，表示每個軸的索引

最后的[0]用于從元組中提取索引值張量；

最后整句代碼含義：

取出所有 scores 中 大于閾值 det_thr 的元素的索引，并保存為 index_list

（3）稀疏張量處理：

在處理稀疏張量時，torch.nonzero()可以用于獲取非零元素的索引。