torch.nn.functional.one_hot
时间: 2023-04-22 10:06:47 浏览: 80
torch.nn.functional.one_hot 是 PyTorch 中的一个函数,它能够将给定的类别标签转换为 one-hot 编码的形式。它接受两个参数:类别标签和类别数,并返回一个 one-hot 编码的张量。
其中,类别标签可以是一个整数或一个整数的张量,代表每个样本的类别。类别数是整数,表示总类别数。
例如:
```
import torch
# one hot encoding of class labels
x = torch.nn.functional.one_hot(torch.tensor([0, 1, 2]), num_classes=3)
print(x)
```
输出:
```
tensor([[1., 0., 0.],
[0., 1., 0.],
[0., 0., 1.]])
```
这里我们将[0, 1, 2]转换成3个类别的one-hot编码, 第一个是[1,0,0],第二个是[0,1,0],第三个是[0,0,1]
相关问题
x = torch.nn.functional.one_hot(torch.tensor([0, 1, 2]), num_classes=4)是什么结果
这行代码使用 PyTorch 的函数库 torch.nn.functional 中的 one_hot 函数来将给定的一维张量转换为 one-hot 编码形式。具体来说,给定张量 [0, 1, 2] 和 num_classes=4,函数将返回一个二维张量,其形状为 (3, 4),其中每行表示给定张量中的一个元素所对应的 one-hot 编码。换句话说,结果如下:
```
tensor([[1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0]])
```
x = torch.nn.functional.one_hot(torch.tensor([0, 1, 2]), num_classes=10)
这行代码与前面的代码类似,不同之处在于 num_classes 参数的值为 10。因此,结果是一个形状为 (3, 10) 的张量,其中每行表示给定张量中的一个元素所对应的 one-hot 编码,其余元素均为 0。具体如下:
```
tensor([[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
```