pytorch one_hot

PyTorch中的`one_hot`函数是一个用于将类别标签转换为热编码张量的工具。在深度学习中，我们通常有多个类别需要处理，而每个样本可能会属于其中一个类别。`one_hot`方法会创建一个新的二进制张量，其形状与原标签相同，但在特定位置上会有1表示该样本属于那个类别，其余位置均为0。

例如，如果你有一个整数数组 `[5, 2, 7]` 表示三个样本分别属于第5、2和7类，`one_hot`操作后的结果将会是：

[[0., 1., 0., ..., 0.],   # 对于第一个样本5，只有第五位是1，其他都是0
 [1., 0., 0., ..., 0.],   # 第二个样本2在第二位是1
 [0., 0., 1., ..., 0.]]   # 第三个样本7在第七位是1

在PyTorch中，你可以使用`torch.nn.functional.one_hot`来进行这个转换，或者对于更高级的操作，可以使用`torch.tensor`配合`unsqueeze`和`scatter_`等函数手动实现。

import torch

labels = torch.tensor([5, 2, 7])
one_hot_labels = torch.nn.functional.one_hot(labels, num_classes=10)  # 假设总共有10个类别

相关问题

one_hot_key=torch.FloatTensor(target.size(0),self.num_class).zero_() one_hot_key=one_hot_key.scatter_(1,idx,1)这段代码什么意思

这段代码的作用是将一个大小为 `(batch_size, )` 的一维 Tensor（即 `idx`）转换为一个大小为 `(batch_size, num_class)` 的 one-hot Tensor（即 `one_hot_key`）。

具体来说，第一行代码创建了一个大小为 `(batch_size, num_class)` 的全零 Tensor，其中 `batch_size` 是 `target` 的大小，`num_class` 是类别总数。这个 Tensor 被命名为 `one_hot_key`。

第二行代码使用了 PyTorch 中的 `scatter_` 方法，将 `idx` 中的每个元素在 `one_hot_key` 中对应的行上设置为 1。其中，参数 `1` 表示在第二个维度上进行操作，即在列方向上进行操作，将每个元素填充到对应的列上。例如，如果 `idx` 的第一个元素是 3，那么 `one_hot_key` 中的第一行第四列就会被设置为 1。

最终，`one_hot_key` 中的每一行都被转换为了一个 one-hot 向量，表示了该行对应的样本的类别信息。

pytorch one-hot向量

PyTorch中的one-hot向量是使用独热编码（one-hot encoding）方法来表示离散变量的一种方式。独热编码是将离散变量的每个取值表示为一个长度为变量总数的二进制向量，只有对应的取值位置为1，其余位置都为0。

在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.one_hot函数来实现对离散变量进行独热编码。该函数接受一个整数张量和类别的总数作为输入，返回一个与输入相同形状的张量，其中每个元素都是对应类别的独热编码。

例如，假设有一个大小为(3,)的整数张量x，表示三个样本的类别，类别总数为5。可以使用torch.nn.functional.one_hot函数对x进行独热编码如下：

import torch
import torch.nn.functional as F

x = torch.tensor([2, 4, 1])
one_hot_x = F.one_hot(x, num_classes=5)

print(one_hot_x)

运行上述代码会得到一个大小为(3, 5)的张量one_hot_x，表示三个样本在五个类别中的独热编码。对应的独热编码如下：

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

可以看到，第一个样本对应的类别是2，独热编码的结果是[0, 0, 1, 0, 0]。第二个样本对应的类别是4，独热编码的结果是[0, 0, 0, 0, 1]。第三个样本对应的类别是1，独热编码的结果是[0, 1, 0, 0, 0]。