one_hot = F.one_hot(labels, num_classes=3) print(one_hot) 在这个例子中,labels是一个包含类别标签的张量,num_classes参数指定了类别的数量。F.one_hot函数会返回一个新的张量,其中每一行都对应于labels中的一个元素,并且进行了One-Hot编码。 One-Hot编码的应用 One-Hot编码在多种情况下都非常有用。例...
这一步是必要的,因为One-Hot编码的长度应该与类别数相等。假设我们有3个类别(0、1、2)。 num_classes=3 1. 4. 进行One-Hot编码 利用torch.nn.functional.one_hot函数可以很方便地进行One-Hot编码。该函数接受两个参数:标签张量和类别数。 one_hot_encoded=torch.nn.functional.one_hot(labels,num_classes)p...
在PyTorch中,单热点交叉熵损失(one-hot cross entropy loss)是一种常用的损失函数,用于多分类任务。它的正确使用方法如下: 1. 首先,导入必要的库和模块: ```p...
num_labels=len(torch.unique(labels_tensor)) 1. 5. 使用One-hot函数进行编码 PyTorch提供了一个函数torch.nn.functional.one_hot用于执行One-hot编码。该函数接受两个参数:要编码的Tensor以及One-hot编码的长度。 one_hot=torch.nn.functional.one_hot(labels_tensor,num_labels) 1. 6. 查看编码结果 最后,我...
该函数如其名,就是用索引来选择 tensor 的指定维度的子 tensor 的。 想要理解这一方法的动机,实际上需要反过来,从类别标签的角度看待one-hot编码。 对于原始从小到大排布的类别序号对应的one-hot编码成的矩阵就是一个单位矩阵。所以每个类别对应的就是该单位矩阵的特定的列(或者行)。这一需求恰好符合index_select...
18.Python【18】 pytorch中的one_hot() (独热编码函数)2023-07-2419.Python【19】 torch.randn( ) 返回标准正态分布张量2023-07-2420.Python【20】 __call__ 方法2023-07-2521.Python【21】 str.join( )方法2023-07-2522.Python【22】 __iter__, __next__, iterable, iterator, 可迭代对象, 迭代...
该函数如其名,就是用索引来选择 tensor 的指定维度的子 tensor 的。 想要理解这一方法的动机,实际上需要反过来,从类别标签的角度看待one-hot编码。 对于原始从小到大排布的类别序号对应的one-hot编码成的矩阵就是一个单位矩阵。所以每个类别对应的就是该单位矩阵的特定的列(或者行)。这一需求恰好符合index_select...
onehot[2, 2] = 1 onehot[3, 3] = 1 onehot[4, 0] = 1 print(onehot) ``` 这个例子中,我们定义了一个5x4的零张量,然后设置了几个元素为1的位置。你可以根据自己的需求设置不同的One-Hot编码。 最后,调用函数进行转换并打印结果。 ```python labels = onehot_to_label(onehot) print(labels)...
感谢yangyangyang 补充:Pytorch 1.1后,one_hot可以直接用torch.nn.functional.one_hot。 然后我将Pytorch升级到1.2版本,试用了下 one_hot 函数,确实很方便。 具体用法如下: import torch.nn.functional as F import torch tensor = torch.arange(0, 5) % 3 # tensor([0, 1, 2, 0, 1]) one_hot =...
在PyTorch 中,我们可以使用 torch.nn.functional.one_hot 函数来进行独热编码。这个函数会返回一个包含 0 和 1 的 Tensor,其中 1 的位置对应于输入的类别。另外,如果我们使用包含多个类别的数据,PyTorch 的 one_hot 函数会自动进行扩展,以适应每个类别的独热编码。 二、PyTorch自动编码器自动编码器是一种特殊...