代码:

import torch

class_num = 10
batch_size = 4
label = torch.LongTensor(batch_size, 1).random_() % class_num
print(label.size())

one_hot = torch.zeros(batch_size, class_num).scatter_(1, label, 1)
print(one_hot)

输出:

torch.Size([4, 1])
tensor([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.]])

注意:

label的形状必须是[n,1]的,也就是必须是二维的,且第二个维度长度为1,如果是一维度的,则需要升维度,代码如下:

import torch

class_num = 10
batch_size = 4
label = torch.LongTensor(batch_size).random_() % class_num
print(label.size())
label = torch.unsqueeze(label,dim=1)
print(label.size())

以上这篇pytorch标签转onehot形式实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
pytorch,onehot

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