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在PyTorch中#xff0c;我们可以使用torch.nn.functional.one_hot函数来实现One-Hot编码。下面是一个简单的例子#xff1a;
import torch
import torch.nn.functional as F
# 假设我们有一个包含类别标签的张量
labels torch.tensor([0, 2, 1, 0, 2])
# 使用torch…1.用法
在PyTorch中我们可以使用torch.nn.functional.one_hot函数来实现One-Hot编码。下面是一个简单的例子
import torch
import torch.nn.functional as F
# 假设我们有一个包含类别标签的张量
labels torch.tensor([0, 2, 1, 0, 2])
# 使用torch.nn.functional.one_hot进行One-Hot编码
one_hot F.one_hot(labels, num_classes3)
print(one_hot)
重点在于下面的两点
2.one_hot的输入需要是非负整数张量小数和负数都不行
3.经过one_hot处理后张量维度的变化
假设输入的张量维度是n那么输出张量维度就是n1而且多的这一维度是加在了最后一维。例如输入张量是1维的经过one_hot处理后就变成了2维的。关于这最后一维具体是多少又有两种情况
import torch
import torch.nn.functional as Fa torch.tensor([[1,1,2]])
b F.one_hot(a)
c F.one_hot(a,4)
print(b.shape,c.shape)
A.以上面代码为例如果不指定num_classespytorch默认将a中最大值加1作为标签类别最大数此时最后一维就等于该最大值。例如a中最大值是2标签类别最大数就是213那么b的形状就是(1,3,3)
B.如果指定了num_classes此时最后一维就等于num_classes那么b的形状就是(1,3,4)
其实说白了最后一维就等于num_classes区别只在于num_classes是否被提前指定而已
