НачатьНачать бесплатно

Создание унитарно закодированных меток

Унитарное кодирование (one-hot encoding) преобразует целочисленную метку в вектор из N элементов, где N — количество классов. Этот вектор содержит нули и единицу на нужной позиции.

В этом упражнении вы вручную создадите унитарно закодированный вектор для y, а затем упростите этот процесс с помощью PyTorch. Набор данных содержит три класса (0, 1, 2).

numpy (np), torch.nn.functional (F) и torch уже импортированы.

Это упражнение является частью курса

Введение в глубокое обучение с PyTorch

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Вручную выполните унитарное кодирование истинной метки y с помощью предоставленного массива NumPy и сохраните результат в переменную one_hot_numpy.
  • Выполните унитарное кодирование y с помощью PyTorch и сохраните результат в переменную one_hot_pytorch.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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)
Редактировать и запускать код