Erste SchritteKostenlos loslegen

One-Hot-Labels erstellen

Die One-Hot-Kodierung wandelt ein einzelnes ganzzahliges Label in einen Vektor mit N Elementen um, wobei N die Anzahl der Klassen ist. Dieser Vektor enthält Nullen und eine Eins an der richtigen Stelle.

In dieser Übung erstellst du manuell einen kodierten One-Hot-Vektor für y und verwendest PyTorch, um den Prozess zu vereinfachen. Dein Datensatz hat drei Klassen (0, 1, 2).

numpy (np), torch.nn.functional (F), und torch sind bereits für dich importiert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in Deep Learning mit PyTorch

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Kodiere das Ground-Truth-Label y manuell mit Hilfe des bereitgestellten NumPy-Arrays und speichere es als one_hot_numpy.
  • Verwende PyTorch, um y in einem Rutsch zu kodieren und als one_hot_pytorch zu speichern.

Interaktive Übung zum Anfassen

Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.

y = 1
num_classes = 3

# Create the one-hot encoded vector using NumPy
one_hot_numpy = np.array([____, ____, ____])

# Create the one-hot encoded vector using PyTorch
one_hot_pytorch = F.____(torch.tensor(y), num_classes=____)

print("One-hot vector using NumPy:", one_hot_numpy)
print("One-hot vector using PyTorch:", one_hot_pytorch)
Bearbeiten und Ausführen von Code