mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask).type(torch.int64), self.n_classes) TypeError: expected np.ndarray (got Tensor)

非常抱歉，我的前一条回答中有误。在PyTorch中，`F.one_hot()`函数的输入参数应该是PyTorch张量，而不是NumPy数组。因此，在将NumPy数组转换为PyTorch张量之后，可以直接将其作为`F.one_hot()`函数的输入。在本例中，您可以按照以下方式修改代码：

if self.onehot_y:
    mask = mask if mask.ndim < 4 else mask.squeeze(dim=1)
    mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask).to(torch.int64), self.n_classes)
    mask = mask.permute(0, 3, 1, 2)

修改后的代码中，我们首先将NumPy数组`mask`转换为PyTorch张量，并使用`to()`方法将其转换为`torch.int64`类型的张量。然后，我们直接将处理后的`mask`张量作为`F.one_hot()`函数的输入，并使用`permute()`函数将处理后的`mask`张量的维度按照指定的顺序重排，即将批次大小（如果有的话）移动到第0个维度的位置，将通道数移动到第1个维度的位置，将高度移动到第2个维度的位置，将宽度移动到第3个维度的位置。注意，由于PyTorch的`permute()`函数和NumPy的`transpose()`函数的参数顺序不同，所以在PyTorch中需要使用`permute()`函数将通道数和高度的位置交换。

相关问题

mask = F.one_hot(mask.astype("int64"), self.n_classes)转为torch

在PyTorch中，可以使用`torch.nn.functional.one_hot()`函数来实现类似于`tf.one_hot()`的功能，并且它也支持多维张量的处理。因此，如果您想将一个标量或一维张量转换为one-hot编码的形式，可以使用以下代码：

import torch

# 创建一个标量或一维张量
x = torch.tensor(2)

# 将其转换为one-hot编码形式
y = torch.nn.functional.one_hot(x, num_classes=4)

# 打印输出结果
print(y)

输出结果如下：

tensor([0, 0, 1, 0])

在上面的代码中，我们首先创建了一个标量或一维张量`x`，然后使用`torch.nn.functional.one_hot()`函数将其转换为one-hot编码形式，最后打印输出结果。通过指定`num_classes`参数，我们可以指定one-hot编码的长度。在上面的示例中，我们将`num_classes`设置为4，因此one-hot编码的长度为4。

mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask.astype("int64")), self.n_classes) AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'astype'

非常抱歉，我的前一条回答中有误。在PyTorch中，张量对象没有`astype()`方法，因此不能直接使用`astype()`方法将其转换为指定的数据类型。相反，可以使用`tensor.type()`方法或`tensor.to(dtype)`方法将张量转换为指定的数据类型。在本例中，您可以按照以下方式修改代码：

if self.onehot_y:
    mask = mask if mask.ndim < 4 else mask.squeeze(dim=1)
    mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask).type(torch.int64), self.n_classes)
    mask = mask.transpose(0, 3, 1, 2)

修改后的代码中，我们首先将NumPy数组`mask`转换为PyTorch张量，并使用`type()`方法将其转换为`torch.int64`类型的张量。然后，我们使用`F.one_hot()`函数将张量进行one-hot编码，并使用`transpose()`函数将处理后的`mask`张量的维度按照指定的顺序重排，即将批次大小（如果有的话）移动到第0个维度的位置，将通道数移动到第1个维度的位置，将高度移动到第2个维度的位置，将宽度移动到第3个维度的位置。