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テンソル内の非ゼロ/真の値の位置を返します。

この操作は、「条件」内の真の要素の座標を返します。座標は 2 次元テンソルで返されます。最初の次元 (行) は真の要素の数を表し、2 番目の次元 (列) は真の要素の座標を表します。出力テンソルの形状は、「条件」に存在する真の値の数に応じて変化する可能性があることに注意してください。インデックスは行優先の順序で出力されます。

例えば：

# 'input' tensor is [[True, False]
 #                    [True, False]]
 # 'input' has two true values, so output has two coordinates.
 # 'input' has rank of 2, so coordinates have two indices.
 where(input) ==> [[0, 0],
                   [1, 0]]
 
 # `condition` tensor is [[[True, False]
 #                     [True, False]]
 #                    [[False, True]
 #                     [False, True]]
 #                    [[False, False]
 #                     [False, True]]]
 # 'input' has 5 true values, so output has 5 coordinates.
 # 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
 where(input) ==> [[0, 0, 0],
                   [0, 1, 0],
                   [1, 0, 1],
                   [1, 1, 1],
                   [2, 1, 1]]
 
 # `condition` tensor is [[[1.5,  0.0]
 #                     [-0.5, 0.0]]
 #                    [[0.0,  0.25]
 #                     [0.0,  0.75]]
 #                    [[0.0,  0.0]
 #                     [0.0,  0.01]]]
 # 'input' has 5 nonzero values, so output has 5 coordinates.
 # 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
 where(input) ==> [[0, 0, 0],
                   [0, 1, 0],
                   [1, 0, 1],
                   [1, 1, 1],
                   [2, 1, 1]]
 
 # `condition` tensor is [[[1.5 + 0.0j, 0.0  + 0.0j]
 #                     [0.0 + 0.5j, 0.0  + 0.0j]]
 #                    [[0.0 + 0.0j, 0.25 + 1.5j]
 #                     [0.0 + 0.0j, 0.75 + 0.0j]]
 #                    [[0.0 + 0.0j, 0.0  + 0.0j]
 #                     [0.0 + 0.0j, 0.01 + 0.0j]]]
 # 'input' has 5 nonzero magnitude values, so output has 5 coordinates.
 # 'input' has rank of 3, so coordinates have three indices.
 where(input) ==> [[0, 0, 0],
                   [0, 1, 0],
                   [1, 0, 1],
                   [1, 1, 1],
                   [2, 1, 1]]