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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())

以上是“pytorch标签转onehot形式的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

本文题目：pytorch标签转onehot形式的示例分析-创新互联
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