如何计算PyTorch张量第二维中1和0的个数？

在PyTorch中，可以使用torch.sum()函数来计算张量中某个维度上特定值的个数。要计算张量第二维中1和0的个数，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，假设我们有一个名为tensor的PyTorch张量。
2. 使用torch.eq()函数将张量中的元素与目标值进行比较，生成一个布尔类型的张量。例如，可以使用torch.eq(tensor, 1)来比较张量中的元素是否等于1，生成一个布尔类型的张量。
3. 使用torch.sum()函数对布尔类型的张量进行求和操作，得到目标值在张量中出现的次数。例如，可以使用torch.sum(torch.eq(tensor, 1))来计算张量中值为1的个数。
4. 同样的方法，可以计算张量中值为0的个数，即使用torch.sum(torch.eq(tensor, 0))。

下面是一个示例代码：

import torch

# 创建一个示例张量
tensor = torch.tensor([[1, 0, 1], [0, 1, 0]])

# 计算张量第二维中1的个数
count_ones = torch.sum(torch.eq(tensor, 1))

# 计算张量第二维中0的个数
count_zeros = torch.sum(torch.eq(tensor, 0))

print("1的个数：", count_ones.item())
print("0的个数：", count_zeros.item())

这段代码将输出张量第二维中1的个数和0的个数。

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