pytorch标签转onehot形式实例
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我们。
相关推荐
-
pytorch实现onehot编码转为普通label标签
label转onehot的很多,但是onehot转label的有点难找,所以就只能自己实现以下,用的topk函数,不知道有没有更好的实现 one_hot = torch.tensor([[0,0,1],[0,1,0],[0,1,0]]) print(one_hot) label = torch.topk(one_hot, 1)[1].squeeze(1) print(label) tensor([[0, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 0]]) tensor([2, 1, 1]
-
pytorch标签转onehot形式实例
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.,
-
Tensorflow实现将标签变为one-hot形式
将数据标签变为类似MNIST的one-hot编码形式 def one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None): """Returns a one-hot tensor. The locations represented by indices in `indices` take value `on_value`, while all other l
-
Python 获取div标签中的文字实例
预备知识点 compile 函数 compile 函数用于编译正则表达式,生成一个正则表达式( Pattern )对象,供 match() 和 search() 这两个函数使用. 语法格式为: re.compile(pattern[, flags]) .compile(pattern[, flags]) 参数: pattern : 一个字符串形式的正则表达式 flags 可选,表示匹配模式,比如忽略大小写,多行模式等,具体参数为: re.I 忽略大小写 re.L 表示特殊字符集 \w, \W,
-
pytorch中的transforms模块实例详解
pytorch中的transforms模块中包含了很多种对图像数据进行变换的函数,这些都是在我们进行图像数据读入步骤中必不可少的,下面我们讲解几种最常用的函数,详细的内容还请参考pytorch官方文档(放在文末). data_transforms = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms
-
使用PyTorch训练一个图像分类器实例
如下所示: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np print("torch: %s" % torch.__version__) print("tortorchvisionch: %s" % torchvision.__version__) print(&
-
pytorch 模拟关系拟合——回归实例
本次用 pytroch 来实现一个简单的回归分析,也借此机会来熟悉 pytorch 的一些基本操作. 1. 建立数据集 import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt # torch.linspace(-1,1,100)表示返回一个一维张量,包含在区间 -1到1 上均匀间隔的100个点: # torch.unsqueeze(input,dim=1)表示转换维度 x = torch.u
-
pytorch中图像的数据格式实例
计算机视觉方面朋友都需要跟图像打交道,在pytorch中图像与我们平时在matlab中见到的图像数据格式有所不同.matlab中我们通常使用函数imread()来轻松地读入一张图像,我们在变量空间中可看到数据的存储方式是H x W x C的顺序(其中H.W.C分别表示图像的高.宽和通道数,通道数一般为RGB三通道),另外,其中的每一个数据都是[0,255]的整数. 在使用pytorch的时候,我们通常要使用pytorch中torchvision包下面的datasets模块和transforms模
-
pytorch ImageFolder的覆写实例
在为数据分类训练分类器的时候,比如猫狗分类时,我们经常会使用pytorch的ImageFolder: CLASS torchvision.datasets.ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=<function default_loader>, is_valid_file=None) 使用可见pytorch torchvision.ImageFolder的用法介绍 这里想实现的是如果想要覆写该函数,即能
-
Java发送带html标签内容的邮件实例代码
如下所示: package test; import javax.mail.internet.InternetAddress; import javax.mail.internet.MimeMessage; import javax.mail.internet.MimeUtility; import javax.mail.Session; import javax.mail.MessagingException; import javax.mail.Transport; public class
-
JSP 自定义标签实现数据字典的实例
JSP 自定义标签实现数据字典的实例 1.关于JSP标签的好处就不再罗嗦 数据字典就是使用的下拉框,只要定义使用那个字典就会将这个字典可用的内容显示出来 显示字典时只要定义那个字典和属性值就可以显示出字典的显示值 2.首先在web.xml中定义自定义标签加载的引用,两个属性分别是引用的URI和加载路径 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5" xm
随机推荐
- Prototype源码浅析 Number部分
- javascript弹出拖动窗口
- 英语常用口语扫盲啦.扫盲!
- U盘数据备份批处理代码
- IOS UIWebView获取404、504等错误问题解决方案
- 不错的mod_perl编程的简单应用实例介绍
- 基于python select.select模块通信的实例讲解
- JavaScript操作表单实例讲解(上)
- JavaScript学习笔记整理_setTimeout的应用
- Smarty环境配置与使用入门教程
- jsp通过自定义标签库实现数据列表显示的方法
- C#中实现一次执行多条带GO的sql语句实例
- Linux学习之CentOS(二十二)--进入单用户模式下修改Root用户的密码
- 深入探究PHP的多进程编程方法
- 用vbs确定可移动驱动器的连接时间
- 学习javascript,实现插入排序实现代码
- C语言编程中借助pthreads库进行多线程编程的示例
- C#远程发送和接收数据流生成图片的方法
- c# Rank属性与GetUpperBound方法的深入分析
- Spring循环依赖的三种方式(推荐)
