pytorch torch.nn.functional.one_hot函数介绍

torch.nn.functional.one_hot 是 PyTorch 中用于生成独热编码(one-hot encoding)张量的函数。独热编码是一种常用的编码方式,特别适用于分类任务或对离散的类别标签进行处理。该函数将整数张量的每个元素转换为一个独热向量。

函数签名

复制代码
torch.nn.functional.one_hot(tensor, num_classes=-1)

参数

  1. tensor:

    • 输入的整数张量。该张量的每个元素都表示一个类别索引。
    • tensor 的数据类型必须是整数类型(如 torch.LongTensortorch.IntTensor)。
  2. num_classes:

    • 输出独热编码向量的长度,即类别的总数。如果设置为默认值 -1,则 num_classes 会自动设置为输入张量中最大值加1,即 max(tensor) + 1
    • 如果指定 num_classes,生成的每个独热向量的长度就是 num_classes,即使某些类别索引可能小于该值。

输出

  • 输出是一个新张量,其中输入张量的每个整数都被转换为一个独热编码向量。
  • 输出张量的形状为:(*input_shape, num_classes),即在输入张量的最后增加一个维度,代表类别的独热编码。

独热编码示例

独热编码是指在一个向量中,只有一个位置是1,其余位置都是0。例如,如果有三个类别,类别0可以表示为 [1, 0, 0],类别1 表示为 [0, 1, 0],类别2 表示为 [0, 0, 1]

示例

示例 1:简单独热编码
复制代码
import torch
import torch.nn.functional as F

# 假设有类别索引 [0, 1, 2]
labels = torch.tensor([0, 1, 2])
one_hot = F.one_hot(labels, num_classes=3)

print(one_hot)

输出:

复制代码
tensor([[1, 0, 0],
        [0, 1, 0],
        [0, 0, 1]])

在这里,类别索引 [0, 1, 2] 分别被编码为独热向量 [1, 0, 0], [0, 1, 0][0, 0, 1]

示例 2:自定义类别数量
复制代码
# 输入类别索引为 [0, 1, 4]
labels = torch.tensor([0, 1, 4])
one_hot = F.one_hot(labels, num_classes=5)

print(one_hot)

输出:

复制代码
tensor([[1, 0, 0, 0, 0],
        [0, 1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 1]])

即使 labels 中最大值是 4,指定了 num_classes=5,独热向量的长度为 5。

示例 3:多维输入
复制代码
# 输入为二维张量
labels = torch.tensor([[0, 1], [2, 3]])
one_hot = F.one_hot(labels, num_classes=4)

print(one_hot)

输出:

复制代码
tensor([[[1, 0, 0, 0],
         [0, 1, 0, 0]],

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

输出张量的形状为 (2, 2, 4),即在输入形状 (2, 2) 的基础上,在最后增加了一个维度来表示类别的独热编码。

应用场景

  1. 分类任务: 在神经网络的分类任务中,通常需要将类别标签转换为独热编码。例如在多分类问题中,将标签转换为独热编码后,可以与交叉熵损失函数配合使用。

  2. 序列数据处理: 在自然语言处理任务中,可以使用独热编码将词汇表中的每个单词转换为独热向量,表示该单词在词汇表中的位置。

  3. 距离计算: 在某些算法中,使用独热编码表示类别或索引可以帮助计算不同类别或位置之间的距离。

总结

torch.nn.functional.one_hot 是一个简单但强大的工具,用于将整数标签或类别索引转换为独热编码。它通常用于分类问题的标签预处理,特别是在多类别分类任务中非常有用。

相关推荐
ZTLJQ5 分钟前
基于机器学习的三国时期诸葛亮北伐失败因素量化分析
人工智能·算法·机器学习
赵钰老师36 分钟前
【Deepseek、ChatGPT】智能气候前沿:AI Agent结合机器学习与深度学习在全球气候变化驱动因素预测中的应用
人工智能·python·深度学习·机器学习·数据分析
nuise_44 分钟前
李宏毅机器学习笔记06 | 鱼和熊掌可以兼得的机器学习 - 内容接宝可梦
人工智能·笔记·机器学习
Start_Present2 小时前
Pytorch 第十三回:神经网络编码器——自动编解码器
pytorch·python·深度学习·神经网络
databook2 小时前
线性模型与多分类问题:简单高效的力量
python·机器学习·scikit-learn
old_power3 小时前
PyTorch 分布式训练(Distributed Data Parallel, DDP)简介
pytorch·ddp
Y1nhl4 小时前
搜广推校招面经六十四
人工智能·深度学习·leetcode·广告算法·推荐算法·搜索算法
Y1nhl5 小时前
Pyspark学习一:概述
数据库·人工智能·深度学习·学习·spark·pyspark·大数据技术
简简单单做算法7 小时前
基于mediapipe深度学习和限定半径最近邻分类树算法的人体摔倒检测系统python源码
人工智能·python·深度学习·算法·分类·mediapipe·限定半径最近邻分类树
就决定是你啦!8 小时前
机器学习 第一章 绪论
人工智能·深度学习·机器学习