pytorch中onehot编码转为普通label标签

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])…

在Keras模型中one-hot编码,Embedding层,使用预训练的词向量/处理图片

最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的时候一些我自己很容易搞错的点. 一.与序列文本有关 1.仅对序列文本进行one-hot编码比如:使用路透社数据集(包含许多短新闻及其对应的主题,包括46个不同的主题,每个主题有至少10个样本) from keras.datasets import reuters (train_data,train…

HTML中Div、span、label标签的区别

div与span 大家在初学div+css布局时,有很多困惑,在div与span的使用过程没觉得有一定的”章法”,觉得两个区别不大,在w3c的关于div和span的定义:div作为分割文档结构自然使它最官方的语义,但是这样的官方语义太让人迷惑,大的结构还好,但是小的地方到底是用div还是用span仍然让人迷惑.其实恰恰是<Microsoft MSDN Library>里面的定义让人豁然开朗. div:指定渲染HTML的容器 span:指定内嵌文本容器通俗地讲就是如果里面还有其他标签的时候就用…

antd-vue中的form表单label标签for导致点击文字触发输入框解决方案

<a-form-item :label="label+'图片'" :label-col="{ span: 2 }" :wrapper-col="{ span: 22 }" id="picture" // 只需加个与校验(roomPicture)不同名的id即可 > <a-upload :action="'/platformApi/file/uploadFile'" :beforeUploa…

机器学习入门-随机森林温度预测的案例 1.datetime.datetime.datetime(将字符串转为为日期格式) 2.pd.get_dummies(将文本标签转换为one-hot编码) 3.rf.feature_importances_(研究样本特征的重要性) 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60) 对标签进行翻转

在这个案例中: 1. datetime.datetime.strptime(data, '%Y-%m-%d') # 由字符串格式转换为日期格式 2. pd.get_dummies(features) # 将数据中的文字标签转换为one-hot编码形式,增加了特征的列数 3. rf.feature_importances 探究了随机森林样本特征的重要性,对其进行排序后条形图 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60) # 对图中的X轴标签进行60的翻转代码: 第一步:数…

数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）和 LabelEncoder标签编码

一.问题由来在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 离散特征的编码分为两种情况: 1.离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码 2.离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码 import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', '…

Pytorch中的自编码(autoencoder)

Pytorch中的自编码(autoencoder) 本文资料来源:https://www.bilibili.com/video/av15997678/?p=25 什么是自编码先压缩原数据.提取出最有代表性的信息.然后处理后再进行解压.减少处理压力通过对比白色X和黑色X的区别(cost函数),从而不断提升自编码模型的能力(也就是还原的准确度) 由于这里只是使用了数据本身,没有使用label,所以可以说autoencoder是一种无监督学习模型. 实际在使用中,我们先训练好一个autoencod…

label标签使用过程中遇到的问题

最近在做东西时候使用到了label标签,由于之前很少使用label标签,所以就遇到一个很奇怪的问题.什么问题呢?下面来看一个效果 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>HTML label tag 学习 by Typeof</title> <style type="text/css"> html,…

说说HTML5中label标签的可访问性问题——张鑫旭

一.开篇叨叨一般稍微有些经验的页面制作人员都知道label标签可以优雅地扩大表单控件元素的点击区域,例如,单纯的单选框点击区域就鼻屎那么大的地方,经常会点不到位置.因此,label标签的使用对于提高页面的可用性可访问性是很有帮助的. 我们看看点评网的注册页面那个同意条款的复选框,非要点在复选框上才能选中: 查看HTML发现复选框id和label标签的for属性值都是空,不解~~ 像其他网站的登录或是注册处的控件的点击区域就做得蛮不错的,像是豆瓣网, 新浪微博等: 我们一般有两种方法来优雅地扩…

one-hot编码（pytorch实现）

n = 5 #类别数 indices = torch.randint(0, n, size=(15,15)) #生成数组元素0~5的二维数组(15*15) one_hot = torch.nn.functional.one_hot(indices, n) #size=(15, 15, n) 1. One-hot编码(一维数组.二维图像都可以):label = torch.nn.functional.one_hot(label, N). #一维数组的one hot编码,N为类别,label为数…

a标签中的label在IE下触发不了a标签的href链接（label标签——解析）

<a href="http://www.baidu.com/" target="_blank"> <span>百度</span>  <label>baidu</label>  </a> 可以分别在ie,FF,chrome试试…

2017-3-2 C# WindowsForm 中label标签居中显示

有时候label标签要输出 label.text=""; 的语句,那么要把这个语句居中显示 1.要取消他的Autosize的值 2.拉大这个框,设置里面的文本的TextAlign 为MiddleCenter…

React中 checkbox 与 label 标签的搭配

用<label>标签替代checkbox的点击样子,点击<label>实际上就是点击checkbox checkbox的checked值会跟着一起变 <input type="checkbox" style={{display:'none'}} id={"checkbox"} onChange={this.handlerChange.bind(this)}></input> <label htmlFor={&qu…

react中label标签的作用

当我们点击输入内容触发input焦点的时候,就需要使用到label标签里的htmlFor属性来扩大点击的区域代码如下:…

文本离散表示（二）：新闻语料的one-hot编码

上一篇博客介绍了文本离散表示的one-hot.TF-IDF和n-gram方法,在这篇文章里,我做了一个对新闻文本进行one-hot编码的小实践. 文本的one-hot相对而言比较简单,我用了两种方法,一种是自己造轮子,第二种是用深度学习框架keras来做.同时,我发现尽管sklearn可以实现对特征向量的one-hot,但并不适用于文本的处理. 代码和新闻文本文件可到我github主页下载:https://github.com/DengYangyong/one_hot_distribution.…

交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss()函数

分类问题中,交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数,原来就是了解,但一直搞不懂他是怎么来的?为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值?趁着这次学习把这些概念系统学习了一下. 首先说起交叉熵,脑子里就会出现这个东西: 随后我们脑子里可能还会出现Sigmoid()这个函数: pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先把输出结果进行sigmoid,随后再放到传统的交叉熵函数中,就会得到结果. 那我们就先从sigmoid开始说起,我们知道sigmoid的作用其实…

2.keras实现-->字符级或单词级的one-hot编码 VS 词嵌入

1. one-hot编码 # 字符集的one-hot编码 import string samples = ['zzh is a pig','he loves himself very much','pig pig han'] characters = string.printable token_index = dict(zip(range(1,len(characters)+1),characters)) max_length =20 results = np.zeros((len(sampl…

转pytorch中训练深度神经网络模型的关键知识点

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42279044/article/details/101053719 关于数据格式默认日常描述图片尺寸,采用[w,h]的形式,比如一张图片是1280*800就是指宽w=1280, 高h=800. 因此在cfg中所指定img scale = [1333, 800]就是指w=1333, h=800 从而转入计算机后,要从w,h变成…

onehot编码解释

什么是One-Hot编码? One-Hot编码,又称为一位有效编码,主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都由他独立的寄存器位,并且在任意时候只有一位有效. One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示.这首先要求将分类值映射到整数值.然后,每个整数值被表示为二进制向量,除了整数的索引之外,它都是零值,它被标记为1. One-Hot编码的工作示例如果我们有 ‘red’,‘red’,‘green’ 编码为0的“红色”标签将用二进制向量[1,0]表示,其中第0个索引被标记为值1…

decode 函数将字符串从某种编码转为 unicode 字符

环境:Ubuntu, Python 2.7 基础知识这个程序涉及到的知识点有几个,在这里列出来,不详细讲,有疑问的直接百度会有一堆的. 1.urllib2 模块的 request 对像来设置 HTTP 请求,包括抓取的 url,和伪装浏览器的代理.然后就是 urlopen 和 read 方法,都很好理解. 2.chardet 模块,用于检测网页的编码.在网页上抓取数据很容易遇到乱码的问题,为了判断网页是 gtk 编码还是 utf-8 ,所以用 chardet 的 detect 函数进行检测.没…

pytorch中tensorboardX的用法

在代码中改好存储Log的路径命令行中输入 tensorboard --logdir /home/huihua/NewDisk1/PycharmProjects/pytorch-deeplab-xception-master/run 会出来一个网站,复制到浏览器即可可视化loss,acc,lr等数据的变化过程. 举例说明pytorch中设置summary的方式: import argparse import os import numpy as np from tqdm import tqdm…

OneHot编码

One-Hot编码 What.Why And When? 一句话概括:one hot编码是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程. 目录: 前言: 通过例子可能更容易理解这个概念. 假设我们有一个迷你数据集: 公司名类别值价格 VW 1 20000 Acura 2 10011 Honda 3 50000 Honda 3 10000 其中,类别值是分配给数据集中条目的数值编号.比如,如果我们在数据集中新加入一个公司,那么我们会给这家公司一个新类别值4.当独特的条目增加时,类别值将…

几种实现one-hot编码的方式

方法1 之前写使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理一文中处理标签类特征时候已经提到过,使用sklearn中提供的LabelEncoder和OneHotEncoder方法 a = ['A','B','A','C'] from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder label_value = label_encoder.fit_transform(a) >>label_encoder.classes_…

说说http协议中的编码和解码

http://www.csdn1 2 3.com/html/itweb/20130730/29422_29378_29408.htm ****************************** 一.字符集与文字编码简介 1. 计算机如何显示文字我们知道,计算机是以二进制的“形式”来保存和处理数据的,也就是说,不管我们使用键盘进行输入,还是让计算机去读取一个文本文件,计算机得到的原始内容是一些二进制序列,当需要对这些二进制序列进行显示时,计算机会依照某种“翻译机制”(也就是编码方式),取到…

数据预处理之独热编码（One-Hot）：为什么要使用one-hot编码？

一.问题由来最近在做ctr预估的实验时,还没思考过为何数据处理的时候要先进行one-hot编码,于是整理学习如下: 在很多机器学习任务如ctr预估任务中,特征不全是连续值,而有可能是分类值.如下: 分类变量(定量特征)与连续变量(定性特征).我们训练模型的变量,一般分为两种形式.以广告收入增长率为例,如果取值为0-1之间任意数,则此时变量为连续变量.如果把增长率进行分段处理,表示成如下形式:[0,0.3],(0.3,0.6],(0.6,1],那么此时变量为分类变量. 特征转换.对于分类变量…

第五章——Pytorch中常用的工具

2018年07月07日 17:30:40 __矮油不错哟阅读数:221 1. 数据处理数据加载 ImageFolder DataLoader加载数据 sampler:采样模块 1. 数据处理数据加载在Pytorch 中,数据加载可以通过自己定义的数据集对象来实现.数据集对象被抽象为Dataset类,实现自己定义的数据集需要继承Dataset,并实现两个Python魔法方法. __getitem__: 返回一条数据或一个样本.obj[index]等价于obj.__getitem__(i…

one-hot 编码

def onehot(labels): '''one-hot 编码''' #数据有几行输出 n_sample = len(labels) #数据分为几类.因为编码从0开始所以要加1 n_class = max(labels) + 1 #建立一个batch所需要的数组,全部赋0. onehot_labels = np.zeros((n_sample, n_class)) #对每一行的,对应分类赋1 onehot_labels[np.arange(n_sample), labels] = 1 ret…