pytorch计算mult hot的值

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.nn.functional.one_hot` 函数计算 mult hot 的值。

假设我们有一个大小为 `(batch_size, seq_len)` 的 LongTensor `input`，其中的每个元素代表一个类别的索引，我们希望将其转换为 mult hot 表示，即一个大小为 `(batch_size, seq_len, num_classes)` 的 FloatTensor，其中每个元素表示该位置的类别是否出现，可以使用以下代码：

import torch

batch_size, seq_len, num_classes = 2, 3, 5
input = torch.randint(num_classes, (batch_size, seq_len))  # 随机生成输入

mult_hot = torch.nn.functional.one_hot(input, num_classes=num_classes).float()

print(mult_hot.shape)  # torch.Size([2, 3, 5])
print(mult_hot)

这里使用 `torch.randint` 随机生成了一个输入，然后使用 `torch.nn.functional.one_hot` 将其转换为 mult hot 表示，并使用 `.float()` 将其转换为 FloatTensor。最后打印出结果的形状和值。