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  3. PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning
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演習

one-hot エンコードされたラベルを作成する

One-hot エンコーディングは、単一の整数ラベルを要素数 N（N はクラス数）のベクトルに変換します。このベクトルは 0 を並べ、正しい位置にだけ 1 が入ります。

この演習では、まず y の one-hot ベクトルを手動で作成し、その後 PyTorch を使って処理を簡単にします。データセットのクラスは 3 つ（0、1、2）です。

numpy（np）、torch.nn.functional（F）、および torch はすでにインポートされています。

指示

100 XP
  • 提供された NumPy 配列を使って、正解ラベル y を手動で one-hot エンコードし、one_hot_numpy として保存します。
  • PyTorch を使って y を one-hot エンコードし、one_hot_pytorch として保存します。