1. 引言
在我们做分割任务时，通常会给一个mask，但训练时要进行onehot编码。
2. code
import torch if __name__ == '__main__': label = torch.zeros(size=(1, 4, 4), dtype=torch.int) label[:, 2:4] = 1 print(label.shape) print(label) label_one_hot = torch.zeros([2, 4, 4]) label_one_hot.scatter_(0, label.long(), 1) print(label_one_hot) label_one_hot = torch.softmax(label_one_hot, 0) print(label_one_hot) label_one_hot = torch.max(label_one_hot, 0)[1] print(label_one_hot)
运行结果
torch.Size([1, 4, 4]) tensor([[[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]], dtype=torch.int32) tensor([[[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]]) tensor([[[0.7311, 0.7311, 0.7311, 0.7311], [0.7311, 0.7311, 0.7311, 0.7311], [0.2689, 0.2689, 0.2689, 0.2689], [0.2689, 0.2689, 0.2689, 0.2689]], [[0.2689, 0.2689, 0.2689, 0.2689], [0.2689, 0.2689, 0.2689, 0.2689], [0.7311, 0.7311, 0.7311, 0.7311], [0.7311, 0.7311, 0.7311, 0.7311]]]) tensor([[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]])
3. 结语
努力去爱周围的每一个人，付出，不一定有收获，但是不付出就一定没有收获！ 给街头卖艺的人零钱，不和深夜还在摆摊的小贩讨价还价。愿我的博客对你有所帮助(*^▽^*)(*^▽^*)！
如果客官喜欢小生的园子，记得关注小生哟，小生会持续更新(#^.^#)(#^.^#)。