mask = F.one_hot(mask.astype("int64"), self.n_classes)转为torch

在PyTorch中，可以使用`torch.nn.functional.one_hot()`函数来实现类似于`tf.one_hot()`的功能，并且它也支持多维张量的处理。因此，如果您想将一个标量或一维张量转换为one-hot编码的形式，可以使用以下代码：

import torch

# 创建一个标量或一维张量
x = torch.tensor(2)

# 将其转换为one-hot编码形式
y = torch.nn.functional.one_hot(x, num_classes=4)

# 打印输出结果
print(y)

输出结果如下：

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

在上面的代码中，我们首先创建了一个标量或一维张量`x`，然后使用`torch.nn.functional.one_hot()`函数将其转换为one-hot编码形式，最后打印输出结果。通过指定`num_classes`参数，我们可以指定one-hot编码的长度。在上面的示例中，我们将`num_classes`设置为4，因此one-hot编码的长度为4。