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label轉(zhuǎn)onehot的很多，但是onehot轉(zhuǎn)label的有點(diǎn)難找，所以就只能自己實(shí)現(xiàn)以下，用的topk函數(shù)，不知道有沒有更好的實(shí)現(xiàn)

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])

pytorch的優(yōu)點(diǎn)

1.PyTorch是相當(dāng)簡(jiǎn)潔且高效快速的框架；2.設(shè)計(jì)追求最少的封裝；3.設(shè)計(jì)符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實(shí)現(xiàn)自己的想法；4.與google的Tensorflow類似，F(xiàn)AIR的支持足以確保PyTorch獲得持續(xù)的開發(fā)更新；5.PyTorch作者親自維護(hù)的論壇 供用戶交流和求教問題6.入門簡(jiǎn)單

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名稱欄目：pytorch如何實(shí)現(xiàn)onehot編碼轉(zhuǎn)為普通label標(biāo)簽-創(chuàng)新互聯(lián)
本文URL：http://www.rwnh.cn/article28/doepjp.html

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