然后,我们使用F.one_hot函数对labels进行one-hot编码,得到一个与原始张量形状相同的张量,但其中的每个元素都被替换为一个二进制向量,表示该元素对应的标签。需要注意的是,F.one_hot函数默认使用类别标签的最大值加1作为新张量的形状。因此,如果类别标签的最大值为2,则新张量的形状为(6,),而不是(6,3)。如果...
在PyTorch中实现onehot编码 在PyTorch中,可以通过torch.eye()函数来实现onehot编码。下面是一个简单的示例代码: importtorch# 假设有一个包含5个类别的分类特征num_classes=5labels=torch.LongTensor([2,0,3,1,4])# 使用torch.eye()生成对应的onehot编码onehot=torch.eye(num_classes)[labels]print(onehot) ...
integer_encoded = [char_to_int[char] for char in data] print(integer_encoded) # one hot encode onehot_encoded = list() for value in integer_encoded: letter = [0 for _ in range(len(alphabet))] letter[value] = 1 onehot_encoded.append(letter) print(onehot_encoded) # invert encoding...
https://github.com/lartpang/CodeForArticle/tree/main/OneHotEncoding.PyTorch for循环 这种方法非常直观,说白了就是对一个空白(全零)张量中的指定位置进行赋值(赋 1)操作即可。关键在于如何设定索引。下面设计了两种本质相同但由于指定维度不同而导致些许差异的方案。 def bhw_to_onehot_by_for(bhw_tensor: ...
在数据处理与分析领域,数值型与字符型类别变量的编码是不可或缺的预处理操作。本文基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法,对机器学习中最优的编码方法——独热编码加以实现。 1 OneHotEncoder 首先导入必要的模块。 代码语言:javascript ...
在实际的工作中,常见的机器学习处理的数据大概分成三种,一种是图像数据,图像数据通常是RGB三通道的彩色数据,图像上的每个像素由一个数值表示,这个其实比较容易处理;一种是文本数据,文本数据挖掘就是我们通常说的自然语言处理,文本数据首先是非结构化的,同时我们需
代码仓库:https://github.com/lartpang/CodeForArticle/tree/main/OneHotEncoding.PyTorch 前言 one-hot 形式的编码在深度学习任务中非常常见,但是却并不是一种很自然的数据存储方式。所以大多数情况下都需要我们自己手动转换。虽然思路很直接,就是将类别拆分成一一对应的 0-1 向量,但是具体实现起来确实还是需要思考...
one-hot 形式的编码在深度学习任务中非常常见,但是却并不是一种很自然的数据存储方式。所以大多数情况下都需要我们自己手动转换。虽然思路很直接,就是将类别拆分成一一对应的 0-1 向量,但是具体实现起来确实还是需要思考下的。实际上 pytorch 自身在nn.functional中已经提供了...
PyTorch实战Kaggle之Dogs vs. Cats 对dog文件夹和cat文件夹下的内容进行了独热编码(One-Hot Encoding),所以这时的0和1不仅是每张图片的标签,还分别对应猫的图片和狗的图片。 2)验证独热编码的对应关系 代码 输出结果... 数据载入及装载 数据 这个数据集的训练数据集中一共有25000张猫和狗的图片,其中猫、狗...
【NLP学习笔记】One-hot encoding:独热编码 一、存在问题 在机器学习算法中,特征并不总是连续值,常会遇到分类特征是离散的、无序的。例如:性别有男、女,城市有北京,上海,深圳等。 离散特征的编码分为两种情况: 离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码 离散特征的取值有...