首先,報錯原因,我認為是數據類型錯誤, 在文檔中表示,第一個tensor參數的數據類型為LongTensor,也就是torch.int64類型的,如果你有報這個錯:“one_hot is only applicable to index tensor”,可以查看一下你傳入的參數是不是 ...
首先,報錯原因,我認為是數據類型錯誤, 在文檔中表示,第一個tensor參數的數據類型為LongTensor,也就是torch.int64類型的,如果你有報這個錯:“one_hot is only applicable to index tensor”,可以查看一下你傳入的參數是不是 ...
1.什么是One_Hot? 對於這個問題,之前谷歌了一下,還涉及寄存器了(one-hot編碼是N位狀態寄存器為N個狀態進行編碼的方式)。。真的無語。這里不說那些很底層的,我們只需要了解one-hot編碼是將類別變量轉換為機器學習算法中容易處理的一種形式! 概念太抽象了,對太抽了,那么從實際例子 ...
1.編碼 one_hot編碼不再過多敘述,類似於hash的那種方法去改變數的編碼方式。比如label存在與(0,1,2,3),那么一條記錄的label為3,那么將編碼維[0,0,0,1] 2.包: tf.one_hot(label,n_label) 需要注意的是返回的是一個tensor ...
tf.one_hot(indices, depth):將目標序列轉換成one_hot編碼 tf.one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None ...
運行結果: 2. indices是矩陣 運行結果: ...
有時我們的樣本標簽,都是標記從0開始直至到類別的個數。在模型訓練的時候,這些標簽需要變成one_hot向量,這樣才能夠跟softmax出來的概率做互熵損失,計算loss。 那么,映射的方法如下: y: 類型是list,樣本的類別標簽序列 n_class ...
def onehot(labels): '''one-hot 編碼''' #數據有幾行輸出 n_sample = len(labels) #數據分為幾類。因為編碼從0開始所以要加1 n_class = max(labels) + 1 #建立一個batch所需要的數組,全部賦 ...
什么是one-hot編碼?one-hot編碼,又稱獨熱編碼、一位有效編碼。其方法是使用N位狀態寄存器來對N個狀態進行編碼,每個狀態都有它獨立的寄存器位,並且在任意時候,其中只有一位有效。舉個例子,假設我們有四個樣本(行),每個樣本有三個特征(列),如圖: 上圖中我們已經對每個特征 ...