接下来,我们使用torch.nn.functional.one_hot()函数来实现对标签的onehot编码。该函数的输入是一个张量,其中每个元素表示一个类别标签的索引,函数会根据输入张量的维度生成onehot编码。 importtorch# 构造标签的索引张量label_indices=torch.tensor([0,1,2,0,2])# 进行onehot编码onehot_labels=torch.nn.functional...
One-Hot编码,又称为一位有效编码,主要是采用位状态寄存器来对个状态进行编码,每个状态都由他独立的寄存器位,并且在任意时候只有一位有效。在实际的机器学习的应用任务中,特征有时候并不总是连续值,有可能是一些分类值,如性别可分为“male”和“female”。在机器学习任务中,对于这样的特征,通常我们需要对其进行特征...
one-hot编码,也就是独热编码,是一种常用的编码手段。在多分类识别的时候,喂入神经网络的标签就是独热码,比如手写数字识别一共有10个分类,某张图片标签是6,则独热码为:0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 下面演示将一个单词进行ont-hot编码: #字母表 word_id = {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3...
one-hot是比较常用的文本特征特征提取的方法. one-hot编码,又称“独热编码”.其实就是用N位状态寄存器编码N个状态,每个状态都有独立的寄存器位,且这些寄存器位中只有一位有效,说白了就是只能有一个状态. 下面举例说明: 有四个样本,每个样本有三种特征: feature1 feature2 feature3sample1 1 4 3sample2 2 3...
One-Hot编码，又称一位有效编码，主要通过位状态寄存器对各个状态进行编码。每个状态都拥有独立的寄存器位，并在任意时刻只有一位是有效的。在机器学习应用任务中，特征有时并非连续值，而是分类值，如性别可分为“male”和“female”。对于这类特征，通常需要对其进行特征数字化，以下是一个例子：设有三...