nn.functional.one_hot

时间: 2023-05-02 20:05:05 浏览: 56
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TensorFlow tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法

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b'nn.functional.one_hot'是PyTorch神经网络模块中的一个函数，用于将一个整数序列转换为一个独热编码序列。具体来说，对于一个输入的整数张量，该函数会返回一个与输入张量形状相同的张量，其中每个整数被转换成一个长度等于输入张量中最大整数加一的二进制序列，其中只有一个位置为1，其余位置均为0。这个函数通常用于将整数标签转换为独热编码标签，方便神经网络模型的训练和输出。
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torch.nn.functional.one_hot 是一个 PyTorch 中的函数，用于将一个标签向量转换为 one-hot 编码的矩阵。它的函数原型为： torch.nn.functional.one_hot(tensor, num_classes=None) 其中，tensor 是一个包含标签的...

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)，...

torch.nn.functional中'one_hot'函数

torch.nn.functional中的'one_hot'函数可以用于将离散值转换为独热编码的形式。独热编码是指将每个值表示成一个向量，向量的维度和离散值的个数相等，其中只有一个维度为1，其余维度都为0。该函数的输入参数主要有两...

x = torch.nn.functional.one_hot(torch.tensor([0, 1, 2]), num_classes=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], ...

torch.nn.functional.gumbel_softmax()

torch.nn.functional....torch.nn.functional.gumbel_softmax()函数接受一个包含logit值的张量和一个温度参数，并返回一个采样的one-hot编码张量。温度参数控制了采样的随机性，较高的温度值会使采样更加随机。

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) #y = torch.cat((torch.zeros(20), torch.ones(20))) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i].unsqueeze(0) labels = nn.functional.one_hot(labels, num_classes=2) optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) #loss = criterion(outputs, labels) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels.float()) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') 报错：RuntimeError: expected scalar type Long but found Float，怎么修改？

在代码中，我们使用 nn.CrossEntropyLoss() 作为损失函数，它的标签（即...labels = nn.functional.one_hot(labels, num_classes=2) 修改为： labels = labels.long() 这样就可以解决上述问题了。

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torch.nn.functional.gumbel_softmax() 的输入实例包括： - logits (Tensor) - 一个形状为 (batch_size, num_classes) 的张量，包含模型的原始输出，通常称为对数概率或 logits。 - tau (float) - Gumbel-Softmax ...

for i, (x, label) in enumerate(self.train_loader): x = x.to(self.device) label = label.to(self.device) outputs = self.net(x)#得到新模型的输出 target_curr = label pre_ce = outputs.clone() pre_ce = pre_ce[:, self.strat_num:self.end_num] loss = torch.nn.functional.cross_entropy(pre_ce, target_curr)#新模型和目标结果的交叉熵 loss_distill = 0 if self.distillation: with torch.no_grad(): outputs_old = self.old_model(x) t_one_hot = outputs_old[:0:self.strat_num] loss_distill = F.binary_cross_entropy(F.softmax(outputs[:0:self.strat_num] / 2.0, dim=1), F.softmax(t_one_hot, dim=1)) loss = loss + 10 * loss_distill逐行解释

- loss = torch.nn.functional.cross_entropy(pre_ce, target_curr) - 计算当前模型的输出结果和目标结果之间的交叉熵损失。 - loss_distill = 0 - 初始化知识蒸馏损失为0。 - if self.distillation: - ...

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) #y = torch.cat((torch.zeros(20), torch.ones(20))) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) #loss = criterion(outputs, labels) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels.unsqueeze(0)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') 上述代码报错：RuntimeError: Expected target size [1, 2], got [1]，怎么修改？

可以通过调用 unsqueeze() 函数来将标签张量的大小从 [1] 转换为 [1, 1]，然后再使用 torch.nn.functional.one_hot() 将标签张量转换为独热编码格式，大小为 [1, 2]。修改后的代码如下： import ...

pytorch one_hot

PyTorch中的one_hot函数是一个用于将类别标签转换为热编码张量的工具。在深度学习中，我们通常有多个类别需要...one_hot_labels = torch.nn.functional.one_hot(labels, num_classes=10) # 假设总共有10个类别

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： ...

def predict_one_img(model, img_dataset, args): # def predict_one_img(model, img_dataset, data, target, args): dataloader = DataLoader(dataset=img_dataset, batch_size=1, num_workers=0, shuffle=False) model.eval() test_dice = DiceAverage(args.n_labels) # target = to_one_hot_3d(label, args.n_labels) with torch.no_grad(): for data ,target in tqdm(dataloader, total=len(dataloader)): # data = data.to(device) data, target = data.float(), target.long() target = to_one_hot_3d(target, args.n_labels) data, target = data.to(device), target.to(device) # print(data.shape) # print(target.shape) output = model(data) # output = nn.functional.interpolate(output, scale_factor=(1//args.slice_down_scale,1//args.xy_down_scale,1//args.xy_down_scale), mode='trilinear', align_corners=False) # 空间分辨率恢复到原始size img_dataset.update_result(output.detach().cpu()) pred = img_dataset.recompone_result() pred = torch.argmax(pred, dim=1) pred_img = to_one_hot_3d(pred, args.n_labels) pred_img=pred_img.to(device) test_dice.update(pred_img, target) test_dice = OrderedDict({'Dice_liver': test_dice.avg[1]}) if args.n_labels == 3: test_dice.update({'Dice_tumor': test_dice.avg[2]}) pred = np.asarray(pred.numpy(), dtype='uint8') if args.postprocess: pass # TO DO pred = sitk.GetImageFromArray(np.squeeze(pred, axis=0)) return test_dice, pred

在没有梯度的情况下，对于每个数据和目标对，函数将数据和目标转换为模型所需的格式（浮点数和one-hot编码），并将它们传递给模型进行预测。预测结果被转换回原来的空间分辨率，然后被添加到图像数据集中。最后，...

File "D:\pythonProject\venv\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 2385, in nll_loss ret = torch._C._nn.nll_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) IndexError: Target 3 is out of bounds.

这个错误是由于目标索引超出了范围，通常可能是由于目标标签中包含了超出了...如果您使用的是 PyTorch，还可以考虑使用 CrossEntropyLoss 代替 nll_loss 函数来计算损失，它会自动将目标标签转换为 one-hot 编码形式。

如何将F.cross_entropy的输入转化为F.binary_cross_entropy可以接受的输入

target_one_hot = torch.nn.functional.one_hot(target, num_classes) target_binary = torch.argmax(target_one_hot, dim=1) # 将输出概率转化为二进制形式 output_binary = torch.sigmoid(output) # 使用F....

torch 变onehot

可以使用PyTorch中的函数torch.nn.functional.one_hot()将一个整数张量转换为one-hot编码形式的张量。下面是一个示例代码： import torch # 定义一个整数张量 int_tensor = torch.tensor([1, 2, 0, 1]) # ...

如何再进行onehot处理？

可以使用 PyTorch 中的 torch.nn.functional.one_hot() 方法对张量进行 One-Hot 编码。 以下是一个示例代码，展示如何使用 torch.nn.functional.one_hot() 方法实现 One-Hot 编码： python import torch # ...

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