pytorch实现onehot编码转为普通label标签

yipeiwu_com6年前Python基础

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])

以上这篇pytorch实现onehot编码转为普通label标签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【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python列表list保留顺序去重的实例

常规通过迭代或set方法,都无法保证去重后的顺序问题 如下,我们可以通过列表的索引功能,对set结果进行序列化 old_list=["a",1,"b","a","b",2,5,1]...

关于pytorch多GPU训练实例与性能对比分析

关于pytorch多GPU训练实例与性能对比分析

以下实验是我在百度公司实习的时候做的,记录下来留个小经验。 多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU...

numpy中三维数组中加入元素后的位置详解

numpy中三维数组中加入元素后的位置详解

今天做数据处理时,遇到了从三维数组中批量加入二维数组的需求。其中三维数组在深度学习的特征数据处理时经常会使用到,所以读者有必要对该小知识点做到清楚了解并掌握。现对三维数组中的元素位置结合...

Python模块学习 filecmp 文件比较

filecmp定义了两个函数,用于方便地比较文件与文件夹: filecmp.cmp(f1, f2[, shallow]): 比较两个文件的内容是否匹配。参数f1, f2指定要比较的文件的...

Python中set与frozenset方法和区别详解

set(可变集合)与frozenset(不可变集合)的区别: set无序排序且不重复,是可变的,有add(),remove()等方法。既然是可变的,所以它不存在哈希值。基本功能包括关系测...