For that, TensorFlow provides a function calledtf.one_hotthat you can use to convert categorical data into numerical values like the above. Thetf.one_hotfunction requires two things:the indices of categorical dataand thedepth (number of categories). It thenreturns a binary matrix encoded with i...
以下是解码的实现: # One-Hot编码one_hot_encoded=torch.tensor([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1],[0,1,0]])# 解码回原始标签decoded_labels=torch.argmax(one_hot_encoded,dim=1)print(decoded_labels) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 输出结果将是: tensor([0, 1, 2, 1]) 1. ...
将上述步骤整理到一个完整的代码示例中: importtorch# 创建标签张量labels=torch.tensor([0,1,2,1])# 设置类别数num_classes=3# 进行One-Hot编码one_hot_encoded=torch.nn.functional.one_hot(labels,num_classes)# 输出结果print(one_hot_encoded) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. ...
print(one_hot_encoded) 输出应该类似于: text tensor([[1, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 1]]) 每一行对应labels中的一个标签,每一列对应一个类别。可以看到,每一行中只有一个位置是1,其余位置都是0,这符合独热编码的定义。 总结 以上就是在PyTorch中实现one...
net: a tensor of shape=[batch_size, height, width, num_features] Returns: a list of tensors with encoded image coordinates in them. """batch_size, h, w, _ = net.shape.as_list() h_loc = [ tf.tile( tf.reshape( tf.contrib.layers.one_hot_encoding( ...
问题:尝试使用one_hot编码时出错 答案:在进行one_hot编码时出错可能有多种原因,下面是一些可能导致错误的因素以及对应的解决方案。 1. 数据类型错误:one_hot编码需要对离散型数据...
keras.utils.tree.map_structure with converted dtype: <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=float32, numpy=array([1.], dtype=float32)> Eagerly encoded categories: <tf.Tensor: shape=(1, 2), dtype=float32, numpy=array([[0., 1.]], dtype=float32)> ...
考虑实现lambda函数而不是CategoryEncoding来进行独热编码
考虑实现lambda函数而不是CategoryEncoding来进行独热编码
importtorchimporttorch.nn.functionalasF# 假设我们有一个包含类别标签的张量labels=torch.tensor([0,1,2,1,0])# 定义类别的数量num_classes=3# 使用 torch.nn.functional.one_hot 函数进行 One-Hot 编码one_hot_encoded=F.one_hot(labels,num_classes=num_classes)# 打印输出print("原始标签:",labels)print...