mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask.astype("int64")), self.n_classes) AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'astype'
时间: 2024-02-22 14:59:18 浏览: 120
非常抱歉,我的前一条回答中有误。在PyTorch中,张量对象没有`astype()`方法,因此不能直接使用`astype()`方法将其转换为指定的数据类型。相反,可以使用`tensor.type()`方法或`tensor.to(dtype)`方法将张量转换为指定的数据类型。在本例中,您可以按照以下方式修改代码:
```
if self.onehot_y:
mask = mask if mask.ndim < 4 else mask.squeeze(dim=1)
mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask).type(torch.int64), self.n_classes)
mask = mask.transpose(0, 3, 1, 2)
```
修改后的代码中,我们首先将NumPy数组`mask`转换为PyTorch张量,并使用`type()`方法将其转换为`torch.int64`类型的张量。然后,我们使用`F.one_hot()`函数将张量进行one-hot编码,并使用`transpose()`函数将处理后的`mask`张量的维度按照指定的顺序重排,即将批次大小(如果有的话)移动到第0个维度的位置,将通道数移动到第1个维度的位置,将高度移动到第2个维度的位置,将宽度移动到第3个维度的位置。
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mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask).type(torch.int64), self.n_classes) TypeError: expected np.ndarray (got Tensor)
非常抱歉,我的前一条回答中有误。在PyTorch中,`F.one_hot()`函数的输入参数应该是PyTorch张量,而不是NumPy数组。因此,在将NumPy数组转换为PyTorch张量之后,可以直接将其作为`F.one_hot()`函数的输入。在本例中,您可以按照以下方式修改代码:
```
if self.onehot_y:
mask = mask if mask.ndim < 4 else mask.squeeze(dim=1)
mask = F.one_hot(torch.from_numpy(mask).type(torch.int64), self.n_classes)
mask = mask.transpose(0, 3, 1, 2)
```
修改后的代码中,我们首先将NumPy数组`mask`转换为PyTorch张量,并使用`type()`方法将其转换为`torch.int64`类型的张量。然后,我们直接将处理后的`mask`张量作为`F.one_hot()`函数的输入,并使用`transpose()`函数将处理后的`mask`张量的维度按照指定的顺序重排,即将批次大小(如果有的话)移动到第0个维度的位置,将通道数移动到第1个维度的位置,将高度移动到第2个维度的位置,将宽度移动到第3个维度的位置。
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:
```
import torch
# 创建一个标量或一维张量
x = torch.tensor(2)
# 将其转换为one-hot编码形式
y = torch.nn.functional.one_hot(x, num_classes=4)
# 打印输出结果
print(y)
```
输出结果如下:
```
tensor([0, 0, 1, 0])
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个标量或一维张量`x`,然后使用`torch.nn.functional.one_hot()`函数将其转换为one-hot编码形式,最后打印输出结果。通过指定`num_classes`参数,我们可以指定one-hot编码的长度。在上面的示例中,我们将`num_classes`设置为4,因此one-hot编码的长度为4。
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