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

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

pytorch部分代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s # self.weight = weight if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((x.size(0), 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) # return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) # 4、将上一步生成的数据输入model，输出预测结果，再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零（将loss关于weight的导数变成0） optimizer.zero_grad() loss = criterion_train(output, targets) # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 # loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, target_a, target_b, lam)) # 计算loss # loss = lam * criterion_train(output, target_a) + (1 - lam) * criterion_train(output, target_b) # 计算 mixup 后的损失函数 scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪，防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() # 否则，直接反向传播求梯度 else: # loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step() 报错：) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 48, in forward output = torch.where(index, x_m, x) RuntimeError: expected scalar type float but found c10::Half

这个错误通常是由于在定义 `index` 和 `index_float` 时，没有指定数据类型，导致数据类型不匹配。可以尝试将 `index` 和 `index_float` 的数据类型都指定为 `torch.cuda.FloatTensor`。修改代码如下：

index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8).cuda()
index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor)

这样就可以保证 `index` 和 `index_float` 的数据类型都是 `torch.cuda.FloatTensor`，与其他计算中使用的数据类型匹配。