one-hot ID矩阵的索引数组

Question

假设我有一个数组0，2，我想输出一个由基于0，2的一个热向量组成的矩阵，如[ 1，0，0] (请注意，输出矩阵的第二维假设为3，但它可以是大于argmax(0,2)的任何数字，即2。

我只能想到用这种方式来实现这个功能。有没有更简单的方法。

t = torch.tensor([0,2])
dim2_size = 3
id_t = torch.zeros(t.shape[0], dim2_size)
row_idx = 0
for i in t:
  col_idx = i.item()
  id_t[row_idx, col_idx] = 1
  row_idx += 1
id_t

Answer 1

这个没有使用任何循环。

import torch

labels = torch.tensor([0, 2])
one_hot = torch.zeros(labels.shape[0], torch.max(labels)+1)
one_hot[torch.arange(labels.shape[0]), labels] = 1

print(one_hot)

tensor([[1., 0., 0.],
        [0., 0., 1.]])

Answer 2

通过numpy的方法更加简单

import torch
import numpy as np

labels =[0,2]
output=np.eye(max(labels)+1)[labels]
print(torch.from_numpy(output))

Answer 3

在Pytorch中，这最好通过使用scatter_来完成。

t = torch.tensor([0,2]).unsqueeze(0)
num_dims = 3
id_t = torch.zeros(num_dims, t.shape[1]).scatter_(0, t, 1)

这将为您提供id_t为：

tensor([[1., 0.],
        [0., 0.],
        [0., 1.]])