tf.one_hot函数详解，看了很多介绍写的比较模糊，结合理解看懂了记录下来，分享给更多需要的朋友！

one-hot编码的作用 使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点 将离散特征通过one-hot编码映射到欧式空间，是因为，在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的，而我们常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算，计算余弦相似性，基于的就是欧式空间。 sklearn的一个例子 from sklearn import preprocessing enc = preprocessing.OneHotEncoder() enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2

Blender Hot key

使用Pytorch框架进行深度学习任务，特别是分类任务时，经常会用到如下： import torch.nn as nn criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda() loss = criterion(output, target) 即使用torch.nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数。 那nn.CrossEntropyLoss()内部到底是啥？？ nn.CrossEntropyLoss()是torch.nn中包装好的一个类，对应torch.nn.functional中的cross_entropy。 此外，nn.CrossEntropyL

PCI Hot-Plug Specification v1.1，PCIe热插拔规范。2001.6.20发布

今天小编就为大家分享一篇对python sklearn one-hot编码详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

HOT-51 增强版的详细用户手册，包含了例程与图解

label转onehot的很多，但是onehot转label的有点难找，所以就只能自己实现以下，用的topk函数，不知道有没有更好的实现 one_hot = torch.tensor([[0,0,1],[0,1,0],[0,1,0]]) print(one_hot) label = torch.topk(one_hot, 1)[1].squeeze(1) print(label) tensor([[0, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 0]]) tensor([2, 1, 1]) 以上这篇pytorch实现onehot编码转为普通label标签就是小编分享给大家的全部内

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