所以计算时到底会不会转换为one-hot编码 啊

`nn.CrossEntropyLoss` 不会自动将目标标签转换为 one-hot 编码。在使用 `nn.CrossEntropyLoss` 计算损失时，需要将整数标签作为目标标签，并将其转换为与模型输出相同的张量形状。这个转换是由 PyTorch 内部实现的，并不需要手动进行。因此，当你使用 `nn.CrossEntropyLoss` 时，只需要将整数标签传递给它即可，它会自动将其转换为对应的 one-hot 编码，并计算交叉熵损失。

相关问题

nn.CrossEntropyLoss 会自动将目标标签转换为 one-hot 编码，并计算交叉熵损失。这不是自动将目标标签转换为 one-hot 编码吗？

非常抱歉，我的回答有误。在使用 `nn.CrossEntropyLoss` 计算损失时，不会自动将目标标签转换为 one-hot 编码。相反，它需要整数标签作为目标标签，并将其转换为与预测值相同的张量形状。因此，你在使用 `nn.CrossEntropyLoss` 时，需要将整数标签作为目标标签，而不是 one-hot 编码。

python 转换为one-hot编码

可以使用sklearn库中的OneHotEncoder函数实现。先将数据转换为数值类型，然后使用OneHotEncoder函数进行编码。具体实现如下：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np

data = ['a', 'b', 'c', 'a', 'c']
# 数值化
data = np.array(data).reshape(-1, 1)
one_hot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
res = one_hot_encoder.fit_transform(data)
print(res)

输出结果：

array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.],
       [1., 0., 0.],
       [0., 0., 1.]])

其中，每一行表示一个数据，每一列表示一个类别，如果该样本属于该列对应的类别，则该列就为1，否则为0。