一个是可以使用scikit learn里面的label encoder。 这个是把原先的字符类别转成数字,再通过torch.nn.functional的one_hot转换成独热向量 fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder cell_name_label=pd_data['cell_type'] conpound_name_label=pd_data['sm_lincs_id'] cell_cat=LabelEncoder().fit_transform(cell...
你才发现原来在主流深度学习框架里面,one-hot编码很可能压根就是个伪命题,例如PyTorch里面target是ground truth的下标而不是one-hot编码。而你的面试官还在考虑用二进制码表示标签来节省内存... P.S. 即使需要one-hot标签表示,这种省内存的技巧多数时候都没有...
因为模型觉得label 1和label 2最像，和最后一个label 最不像。不过当你的label之间存在直接的比较关系...
one-hot 转labelnumpy可以通过 np.argmax(onehot, 1) 实现,pytorch 可以通过 torch.topk(one_hot, 1)[1].squeeze(1) 实现:>>> import torch >>> onehot array([[0., 1., 0., 0.], [0., 0., 1., 0.], [0., 0., 1., 0.], [0., 0., 0., 1.]]) >>> np.argmax(onehot...
one_hot = torch.tensor([[0,0,1],[0,1,0],[0,1,0]]) print(one_hot) label = torch.topk(one_hot, 1)[1].squeeze(1) print(label) tensor([[0, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 0]]) tensor([2, 1, 1]) 以上这篇pytorch实现onehot编码转为普通label标签就是小编分享给大家的全...
其实真不一定必须用one hot,不过用one hot时,主要因素包括: one hot的形式无法比较大小。如果你预测的label是苹果,雪梨,香蕉,草莓这四个,显然他们不直接构成比较关系,但如果我们用1,2,3,4来做label就会出现了比较关系,labe之间的距离也不同。有了比较关系,第一个label 和最后一个 label的距离太远,影响模型的...
本篇介绍将一个mini batch的label向量变成形状为[batch size, class numbers]的one hot编码的两种方法,涉及到 tensor.scatter_ tensor.index_select 前言 本文将针对全连接网络和全卷积网络输出的形式不同,将one hot编码分两种情况。 第一种针对网络输出是二维,即全连接层的输出形式, [Batchsize, Num_class] ...
在上面的类图中,OneHotEncoder类负责实现One-Hot编码,而Labels类则用于处理原始标签数据。 One-Hot编码的应用场景 One-Hot编码广泛应用于以下几个领域: 图像分类:在图像识别任务中,模型需要预测属于哪个类别,One-Hot编码是常见的标签表示方式。 自然语言处理:在文本分类和序列标注任务中,标签的One-Hot编码可以作为目标...
TensorFlow、把数字标签转化成onehot标签 用sklearn 最方便: 在MNIST手写字数据集中,我们导入的数据和标签都是预先处理好的,但是在实际的训练中,数据和标签往往需要自己进行处理。 以手写数字识别为例,我们需要将0-9共十个数字标签转化成onehot标签。例如:数字标签“6”转化为onehot标签就是[0,0,0,0,0,0,1,...
在做Kaggle项目的时候,碰到的问题,通常拿到一个比赛项目,将特征分为数字型特征和文字性特征,分别进行处理,而对于文字型特征如何处理,这时就需要用LabelEncoder(标签编码)和One—Hot(独热编码)将其转换为相应的数字型特征,再进行相应的处理。首先了解机器学习中的特征类别:连续型特征和离散型特征 ...