ÎncepețiÎncepe gratuit

Crearea etichetelor codificate one-hot

Codificarea one-hot transformă o etichetă întreagă într-un vector cu N elemente, unde N reprezintă numărul de clase. Acest vector conține zerouri și un unu în poziția corespunzătoare.

În acest exercițiu, vei crea manual un vector codat one-hot pentru y, apoi vei folosi PyTorch pentru a simplifica procesul. Setul tău de date are trei clase (0, 1, 2).

numpy (np), torch.nn.functional (F) și torch sunt deja importate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Deep Learning cu PyTorch

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Codifică manual one-hot eticheta reală y folosind array-ul NumPy furnizat și salvează rezultatul ca one_hot_numpy.
  • Folosește PyTorch pentru a codifica one-hot y și salvează rezultatul ca one_hot_pytorch.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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)
Editează și rulează codul