pytorch 将整型标签转为onehot

在PyTorch中，我们可以使用torch.nn.functional.one_hot函数将整型标签转换为one-hot编码。此函数的输入是一个整数张量和一个表示类别总数的标量张量。该函数会返回一个表示每个类别的one-hot编码的张量。

下面是一个使用示例：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 创建一个包含4个类别的整型标签
labels = torch.tensor([0, 2, 1, 3])

# 计算类别总数
num_classes = labels.max().item() + 1

# 将整型标签转换为one-hot编码
onehot_labels = F.one_hot(labels, num_classes)

print(onehot_labels)

输出结果为：

tensor([[1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 1, 0],
        [0, 1, 0, 0],
        [0, 0, 0, 1]], dtype=torch.float32)

在这个示例中，我们有4个整型标签[0, 2, 1, 3]，类别总数为4。使用F.one_hot函数将整型标签转换为one-hot编码后，得到一个形状为(4, 4)的张量，其中每一行表示一个标签的one-hot编码。

需要注意的是，F.one_hot函数返回的张量默认为浮点型。如果需要整型类型的one-hot编码，可以使用.to(dtype=torch.int)方法将张量的数据类型转换为整型。