在PyTorch中,one-hot编码是一种常用的数据预处理技术,特别是在处理分类任务时。以下是如何在PyTorch中实现one-hot编码的步骤,包括导入库、准备数据、进行编码以及验证结果: 导入PyTorch库: python import torch import torch.nn.functional as F 准备需要进行one-hot编码的数据: 通常,我们需要对类别标签进行one-hot...
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...
y_onehot: 转换为one_hot 编码格式 ''' y = y.view(-1, 1) # y_onehot = torch.FloatTensor(3, 5) # y_onehot.zero_() y_onehot = torch.zeros(3,5) # 等价于上面 y_onehot.scatter_(1, y, 1) return y_onehot y = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) #标签 res =...
示例:在模型中使用 One-Hot 编码 以下示例展示了如何在训练一个简单的神经网络时使用 One-Hot 编码: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasF# 创建一个简单的神经网络classSimpleNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNN,self).__init__()self.fc1=nn.Linear...
在机器学习和深度学习领域,数据的预处理是至关重要的。独热编码(One-Hot Encoding)是处理分类变量的一种常用方法。在这篇文章中,我们将介绍什么是独热编码,如何在PyTorch中实现这种转换,并提供一些代码示例。文章的最后,我们将使用甘特图来展示整个处理流程。
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。
one_hot=torch.zeros(size=(*bhw_tensor.shape,num_classes))one_hot.scatter_(dim=-1,index=bhw_tensor[...,None],value=1) 此时的对应关系是这样的: zero_tensor[a,b,c, index[a][b][c][d]] = value # d=0 另外在 pytorch 分类模型库timm中,也使用了类似的方法: ...
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...
Pytorch one-hot编码 1. 引言 在我们做分割任务时,通常会给一个mask,但训练时要进行onehot编码。 2. code importtorchif__name__=='__main__': label= torch.zeros(size=(1, 4, 4), dtype=torch.int) label[:,2:4] = 1print(label.shape)print(label)...
2# 调用one_hot函数进行编码one_hot_encoded=F.one_hot(data,num_classes=num_classes)print(one_hot_encoded)# 输出one-hot编码结果# 验证结果expected=torch.tensor([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1],[1,0,0],[0,1,0]])asserttorch.equal(one_hot_encoded,expected),"One-hot encoding result is ...