pytorch的onehot函数

可以使用torch.nn.functional.one_hot()函数来实现one-hot编码。该函数的语法如下：

torch.nn.functional.one_hot(input, num_classes=None)

其中，input是需要进行one-hot编码的张量，num_classes是编码后的类别数。如果不指定num_classes，则默认为input中的最大值加1。

例如，对于一个大小为(3,4)的张量input，可以使用以下代码进行one-hot编码：

import torch

input = torch.tensor([[0, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 0], [2, 3, 0, 1]])
output = torch.nn.functional.one_hot(input)

print(output)

输出结果为：

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

[[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 1],
[1, 0, 0, 0]],

[[0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 1],
[1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0]]], dtype=torch.uint8)

相关问题

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处理，而每个样本可能会属于其中一个类别。`one_hot`方法会创建一个新的二进制张量，其形状与原标签相同，但在特定位置上会有1表示该样本属于那个类别，其余位置均为0。

例如，如果你有一个整数数组 `[5, 2, 7]` 表示三个样本分别属于第5、2和7类，`one_hot`操作后的结果将会是：

[[0., 1., 0., ..., 0.],   # 对于第一个样本5，只有第五位是1，其他都是0
 [1., 0., 0., ..., 0.],   # 第二个样本2在第二位是1
 [0., 0., 1., ..., 0.]]   # 第三个样本7在第七位是1

在PyTorch中，你可以使用`torch.nn.functional.one_hot`来进行这个转换，或者对于更高级的操作，可以使用`torch.tensor`配合`unsqueeze`和`scatter_`等函数手动实现。

import torch

labels = torch.tensor([5, 2, 7])
one_hot_labels = torch.nn.functional.one_hot(labels, num_classes=10)  # 假设总共有10个类别

pytorch one-hot向量

PyTorch中的one-hot向量是使用独热编码（one-hot encoding）方法来表示离散变量的一种方式。独热编码是将离散变量的每个取值表示为一个长度为变量总数的二进制向量，只有对应的取值位置为1，其余位置都为0。

在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.one_hot函数来实现对离散变量进行独热编码。该函数接受一个整数张量和类别的总数作为输入，返回一个与输入相同形状的张量，其中每个元素都是对应类别的独热编码。

例如，假设有一个大小为(3,)的整数张量x，表示三个样本的类别，类别总数为5。可以使用torch.nn.functional.one_hot函数对x进行独热编码如下：

import torch
import torch.nn.functional as F

x = torch.tensor([2, 4, 1])
one_hot_x = F.one_hot(x, num_classes=5)

print(one_hot_x)

运行上述代码会得到一个大小为(3, 5)的张量one_hot_x，表示三个样本在五个类别中的独热编码。对应的独热编码如下：

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

可以看到，第一个样本对应的类别是2，独热编码的结果是[0, 0, 1, 0, 0]。第二个样本对应的类别是4，独热编码的结果是[0, 0, 0, 0, 1]。第三个样本对应的类别是1，独热编码的结果是[0, 1, 0, 0, 0]。