one_hot.scatter_(1, label.view(-1, 1).long(), 1)

这段代码使用 PyTorch 中的 scatter_ 函数，对一个 one-hot 编码的张量进行原地操作。

具体来说，scatter_ 函数会在指定的维度上根据索引值进行填充。在这段代码中，1 表示要在第 1 维进行填充，label.view(-1, 1).long() 是要填充的索引值，1 是要填充的值。

假设 one_hot 是一个形状为 (batch_size, num_classes) 的张量，label 是一个形状为 (batch_size, 1) 的张量，用于表示每个样本的类别标签。这段代码的作用是将 one_hot 张量中对应类别标签的位置填充为 1，其他位置保持原样。

注意，scatter_ 函数是一个原地操作，会修改原始的 one_hot 张量。

相关问题

one_hot.scatter_(）

`one_hot.scatter_()` 是一个 PyTorch 的张量方法，用于在指定的维度上进行原地填充操作。它的功能是根据给定的索引，在指定的维度上将指定的值填充到张量中。

具体而言，`one_hot.scatter_(dim, index, src)` 的参数含义如下：

- `dim`：表示要在哪个维度上进行填充操作。
- `index`：表示要填充的位置的索引。
- `src`：表示要填充的值。

对于 `one_hot.scatter_(1, targets.view(-1, 1).long(), 1)` 这个示例，它的作用是将 `one_hot` 张量中对应于 `targets` 索引位置的元素设置为 `1`。

具体步骤如下：

1. 首先，将 `targets` 张量通过 `view(-1, 1)` 转换为形状为 `(batch_size, 1)` 的张量。这是为了与 `one_hot` 张量具有相同的形状。
2. 然后，将转换后的 `targets` 张量通过 `.long()` 方法将数据类型转换为 `long`，以确保索引是整数类型。
3. 最后，使用 `one_hot.scatter_(1, targets.view(-1, 1).long(), 1)` 将 `one_hot` 张量中对应于 `targets` 索引位置的元素设置为 `1`。

这样就实现了将真实标签 `targets` 转换为 one-hot 编码，并使用 `one_hot.scatter_()` 方法在 `one_hot` 张量中填充相应的值。

请注意，`scatter_()` 是一个原地操作，会直接修改原始张量的值。如果你希望保留原始张量并在新的张量上进行操作，可以使用 `scatter()` 方法。

for _, (image_s, label_s) in enumerate(test_dloader_s): image_s = image_s.cuda() label_s = label_s.long().cuda() with torch.no_grad(): output_s = classifier_list[s_i + 1](model_list[s_i + 1](image_s)) label_onehot_s = torch.zeros(label_s.size(0), num_classes).cuda().scatter_(1, label_s.view(-1, 1), 1) task_loss_s = task_criterion(output_s, label_s) # output_t：模型针对特定任务预测的结果。 # label_t：真实标签，即特定任务的正确答案。 source_domain_losses[s_i].update(float(task_loss_s.item()), image_s.size(0)) tmp_score.append(torch.softmax(output_s, dim=1)) # turn label into one-hot code tmp_label.append(label_onehot_s)这段代码的含义

这段代码是针对测试集进行推理的。首先，使用enumerate函数对test_dloader_s迭代遍历，得到每个图像和对应的标签。接下来，将图像和标签都移至GPU上进行处理。然后，使用with torch.no_grad()语句块包装起来，以防止图像在反向传播时被计算梯度。接着，使用预训练的分类器对图像进行分类，得到网络的输出output_s。在这之后，将标签进行one-hot编码，以便于计算任务损失。最后，计算任务损失task_loss_s，以评估网络对测试集分类的性能。