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- 表述不通顺，但不影响理解。

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- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.mint.count_nonzero

mindspore.mint.count_nonzero(input, dim=None)

在给定维度 dim 上，计算 Tensor input 中非零元素的数量。如果未指定维度，则计算Tensor中所有非零元素的数量。

警告

这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

参数：

• input (Tensor) - 计算非零元素个数的输入。其shape为 $(\ast )$ ，其中 $\ast$ 为任意维度。

• dim (Union[None, int, tuple(int), list(int)], 可选) - 计算非零元素数量的维度。默认值： None ，表示计算所有非零元素的个数。如果 dim 为 None ，则对Tensor中的所有元素求和。

返回：

Tensor，指定的轴上非零元素数量。

异常：

• TypeError - input 不是Tensor类型。

• TypeError - dim 类型不是int、tuple(int)、list(int)或None。

• ValueError - dim 取值不在 $[-input.ndim,input.ndim)$ 范围。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> import numpy as np
>>> import mindspore
>>> # case 1: each value specified.
>>> x = Tensor(np.array([[0, 1, 0], [1, 1, 0]]).astype(np.float32))
>>> nonzero_num = mint.count_nonzero(input=x, dim=[0, 1])
>>> print(nonzero_num)
3
>>> # case 2: all value is default.
>>> nonzero_num = mint.count_nonzero(input=x)
>>> print(nonzero_num)
3
>>> # case 3: dim value was specified 0.
>>> nonzero_num = mint.count_nonzero(input=x, dim=[0,])
>>> print(nonzero_num)
[1 2 0]
>>> # case 4: dim value was specified 1.
>>> nonzero_num = mint.count_nonzero(input=x, dim=[1,])
>>> print(nonzero_num)
[1 2]