pytorch 标签为什么不用long
时间: 2023-05-16 14:07:09 浏览: 52
据我所知,PyTorch中的标签通常不使用long类型,而是使用torch.int64类型。这是因为long类型在某些情况下可能会导致内存溢出的问题,而torch.int64类型可以更好地处理大型数据集。此外,torch.int64类型还可以提高计算效率,因为它可以更好地与GPU协同工作。
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PyTorch中的标签为什么不使用torch.long类型
PyTorch中的标签不使用torch.long类型是因为使用torch.long类型会导致在GPU上的计算速度变慢,而使用torch.int32类型可以更快地进行计算。此外,torch.int32类型也可以满足大多数情况下的需求。
pytorch将标签生成独热码
独热码是一种常用于分类任务的编码方式,它将每个类别表示为一个只有一个元素为1,其余元素为0的向量。对于标签生成独热码,在PyTorch中可以通过使用`torch.nn.functional.one_hot`函数来实现。
`torch.nn.functional.one_hot`函数接受两个参数:`input`和`num_classes`。`input`参数是一个包含标签的张量,可以是一维或多维张量,每个元素表示一个类别的索引。`num_classes`是一个整数,表示总共有多少个不同的类别。
首先,我们需要将标签张量转换为long类型,因为独热码的索引需要是整数类型。然后,我们可以调用`torch.nn.functional.one_hot`函数,将标签张量作为输入,指定总共的类别数。
以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
# 定义标签
labels = torch.tensor([1, 2, 0, 3])
# 标签生成独热码
one_hot_labels = F.one_hot(labels.long(), num_classes=4)
print(one_hot_labels)
```
输出结果如下所示:
```
tensor([[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1]])
```
可以看到,每个标签对应一个独热码向量,只有对应类别的索引为1,其余元素都为0。