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。
