वन-हॉट एन्कोडेड लेबल बनाना
वन-हॉट एन्कोडिंग किसी एकल integer लेबल को N एलिमेंट वाले वेक्टर में बदल देती है, जहाँ N क्लासों की संख्या है. इस वेक्टर में हर जगह zeros होते हैं और सही पोज़िशन पर one होता है.
इस अभ्यास में, आप y के लिए मैन्युअली एक वन-हॉट एन्कोडेड वेक्टर बनाएँगे, और फिर प्रक्रिया को सरल करने के लिए PyTorch का उपयोग करेंगे. आपके डेटासेट में तीन क्लास हैं (0, 1, 2).
numpy (np), torch.nn.functional (F), और torch आपके लिए पहले से इम्पोर्ट किए गए हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
PyTorch के साथ Deep Learning परिचय
अभ्यास निर्देश
- दिए गए NumPy array का उपयोग करके ground truth लेबल
yको मैन्युअली वन-हॉट एन्कोड करें और इसेone_hot_numpyके रूप में सेव करें. - PyTorch का उपयोग करके
yको वन-हॉट एन्कोड करें और इसेone_hot_pytorchके रूप में सेव करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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)