Pytorch 类别标签转换one-hot编码

本文详细介绍了PyTorch中scatter_函数的使用方法,包括如何将索引标签转换为one-hot编码,并展示了在分类任务和图像分割中的应用实例。

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这里用到了Pytorch的scatter_函数:

scatter_(dim, index, src) → Tensor

Writes all values from the tensor src into self at the indices specified in the index tensor. For each value in src, its output index is specified by its index in src for dimension != dim and by the corresponding value in index for dimension = dim.
For a 3-D tensor, self is updated as:

self[index[i][j][k]][j][k] = src[i][j][k] # if dim == 0
self[i][index[i][j][k]][k] = src[i][j][k] # if dim == 1
self[i][j][index[i][j][k]] = src[i][j][k] # if dim == 2

注意要保证self和index维度一致

对于分类问题,标签可以是类别索引值也可以是one-hot表示。以10类别分类为例,lable=[3] 和label=[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]是一致的.

>>>class_num = 10
>>>batch_size = 4
>>>label = torch.LongTensor(batch_size, 1).random_() % class_num
 3
 0
 0
 8

>>>one_hot = torch.zeros(batch_size, class_num).scatter_(1, label, 1)
    0     0     0     1     0     0     0     0     0     0
    1     0     0     0     0     0     0     0     0     0
    1     0     0     0     0     0     0     0     0     0
    0     0     0     0     0     0     0     0     1     0

自己做图像分割时,把图像标签转成one-hot编码形式,原图像(1,512,512),生成one-hot(class_nums, 512, 512):

gt_onehot = torch.zeros((class_nums, gt.shape[1], gt.shape[2]))
gt_onehot.scatter_(0, gt.long(), 1)

参考:
1.https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html?highlight=scatter_#torch.Tensor.scatter_
2.PyTorch——Tensor_把索引标签转换成one-hot标签表示

### 回答1: PyTorch中可以使用torch.nn.functional.one_hot()函数实现one-hot编码。该函数的输入是一个张量,输出是一个one-hot编码的张量。 具体实现方法如下: ```python import torch # 定义一个需要进行one-hot编码的张量 x = torch.tensor([1, 2, , 3]) # 计算one-hot编码 one_hot = torch.nn.functional.one_hot(x) # 输出结果 print(one_hot) ``` 输出结果为: ``` tensor([[, 1, , ], [, , 1, ], [1, , , ], [, , , 1]]) ``` 其中,输入张量x的每个元素都被转换为一个one-hot编码的向量,向量的长度等于x中不同元素的个数。例如,在上面的例子中,x中有4个不同的元素,因此每个one-hot编码的向量的长度为4。如果x中有n个不同的元素,那么每个one-hot编码的向量的长度就为n。 ### 回答2: PyTorch 是一个深度学习框架,支持张量(tensor)计算以及梯度优化。在 PyTorch 中实现 one-hot 编码非常简单。具体实现过程为: 首先,将需要进行 one-hot 编码的数组或列表使用 PyTorch 的 tensor() 函数转换为张量。例如: data = torch.tensor([1, 2, 3, 0, 1]) 其次,使用 PyTorch 的 nn.functional.one_hot() 函数进行 one-hot 编码处理。其输入参数为数据张量,以及需要指定编码向量的长度,即包含的类别数目。例如: one_hot = torch.nn.functional.one_hot(data, num_classes=4) 最后,通过 one_hot 的 shape 属性获取输出的编码向量的维度,即查看是否正确进行了编码。例如: print(onehot.shape) # 输出: torch.Size([5, 4]) 在此基础上,我们可以将这个 one_hot 张量转换为 numpy 数组进行后续操作。实际上,PyTorch 的张量并不需要专门转换为 numpy 数组,而是通过 PyTorch 的支持,使用自带的函数计算并进行后续处理,方便实用。 总之,在 PyTorch 中实现 one-hot 编码非常简单,只需要利用 PyTorch 提供的 nn.functional.one_hot() 函数即可。同时,PyTorch 的张量也提供了非常丰富的计算和操作方法,可用于各种深度学习模型的实现。 ### 回答3: 在机器学习和深度学习领域中,经常需要将类别型变量转换为数值型变量。而将分类变量转换为数值型变量的方式之一就是使用one-hot编码PyTorch提供了一个简单的方法实现one-hot编码。 首先,创建一个列表,其中包含将要进行预测的所有类别。例如:['cat', 'dog', 'bird']。 然后,使用PyTorch的torch.eye()函数。该函数将返回一个矩阵,其中对角线元素均为1,其他元素均为0。函数签名为:`torch.eye(n, m=None, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor`,其中n为行数,m为列数。默认情况下,当m为None时,torch.eye()函数返回一个n*n的方阵。 为了使用torch.eye()函数实现one-hot编码,需要将一个列表转换为一个张量,要求每个类别都是一个数字。例如,将['cat', 'dog', 'bird']化为[0, 1, 2]。然后使用如下的代码实现one-hot编码: ``` import torch categories = ['cat', 'dog', 'bird'] cat_tensor = torch.tensor([0]) dog_tensor = torch.tensor([1]) bird_tensor = torch.tensor([2]) one_hot = torch.eye(len(categories)) print(one_hot[cat_tensor]) # tensor([1., 0., 0.]) print(one_hot[dog_tensor]) # tensor([0., 1., 0.]) print(one_hot[bird_tensor]) # tensor([0., 0., 1.]) ``` 这样,一个类别将被编码为在one-hot张量中对应位置为1,其余位置为0的向量。每个向量大小相同,维数等于类别数,这样对于每个类别,都可以由该类别对应的索引所得到的one-hot向量来表示。 总之,pytorch实现one-hot编码非常简单,只需使用torch.eye()函数即可。
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