ltorch.nn.functional.one_hot
时间: 2023-05-21 15:02:18 浏览: 94
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 是一个包含标签的张量,num_classes 是一个可选参数,表示 one-hot 编码的类别数。如果不指定 num_classes,则函数会自动根据 tensor 中的最大值确定类别数。
相关问题
torch.nn.functional.one_hot
torch.nn.functional.one_hot 是 PyTorch 中的一个函数,它能够将给定的类别标签转换为 one-hot 编码的形式。它接受两个参数:类别标签和类别数,并返回一个 one-hot 编码的张量。
其中,类别标签可以是一个整数或一个整数的张量,代表每个样本的类别。类别数是整数,表示总类别数。
例如:
```
import torch
# one hot encoding of class labels
x = torch.nn.functional.one_hot(torch.tensor([0, 1, 2]), num_classes=3)
print(x)
```
输出:
```
tensor([[1., 0., 0.],
[0., 1., 0.],
[0., 0., 1.]])
```
这里我们将[0, 1, 2]转换成3个类别的one-hot编码, 第一个是[1,0,0],第二个是[0,1,0],第三个是[0,0,1]
nn.functional.one_hot
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。