pytorch中 torch.nn.functional 中的one_hot 函数

 

In [23]:

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
import torch.nn.functional as F
import torch
a = torch.tensor([[1,2],[1,5],[1,2],[1,2]])  
F.one_hot(a)  # 依次对张量i中的每个元素进行one hot 编码， 返回的形状为  (*, num_classes), 类似与 位置编码， 新增一个维度

# 当不传入 num_classes 参数， torch会自动判断，使用最小分类数，如上面所示， 最小分类数为5， 即表示[0,5]的所有分类， 总共6个数字

 

Out[23]:

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

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

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

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

 

In [16]:

# 同样可以指定分类数
a = torch.tensor([[1,2],[1,2],[1,2],[1,2]])  
F.one_hot(a, num_classes=4)

 

Out[16]:

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

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

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

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