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
时间: 2024-03-04 12:50:40 浏览: 17
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。
相关问题
target = torch.FloatTensor(ref.size(0)).fill_(1)
这是一个使用 PyTorch 的张量操作,创建了一个大小与参考向量 `ref` 的第一维度相同的浮点型张量 `target`,并将其填充为常数1。具体来说,`ref.size(0)` 表示取参考向量 `ref` 的第一维度大小,即向量的长度,`torch.FloatTensor` 表示创建一个浮点型张量,`.fill_()` 表示用常数填充张量。最终结果是一个长度为参考向量长度的张量,其中每个元素都是1。
model.eval() # model = torch.load('CRGNet_BCIC_2a_sub1.pth', map_location=torch.device('cpu')) data = sio.loadmat(r'..\Data\BCIC_2a\sub1_test\Data.mat') x = data['x_data'] y = data['y_data'] x = torch.FloatTensor(x) y = torch.FloatTensor(y) outputs = model(x) print(outputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1),接下来需要对输出的结果进行分类,四类分类任务,用代码实现
好的,针对您的问题,可以使用以下代码对输出结果进行分类:
```
model.eval()
# 假设有四类分类任务
num_classes = 4
# 加载数据,这里假设x是测试数据,y是对应的标签
data = sio.loadmat(r'..\Data\BCIC_2a\sub1_test\Data.mat')
x = data['x_data']
y = data['y_data']
x = torch.FloatTensor(x)
y = torch.LongTensor(y) # 注意标签需要转成 LongTensor
# 获取预测结果
outputs = model(x)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
# 对预测结果进行分类
for i in range(num_classes):
indices = predicted == i
class_i_samples = x[indices]
class_i_labels = y[indices]
print(f"Class {i}: {len(class_i_samples)} samples")
```
通过以上代码,我们可以将预测结果根据不同的分类进行分类,并输出每个类别的样本数量。需要注意的是,在进行分类之前,我们需要将标签转成 `LongTensor`。