Pytorch يحول الموتر إلى واحد ساخن

يمكنك استخدام torch.nn.functional.one_hot.
لحالتك:
أ = torch.nn.functional.one_hot (tnsr، num_classes = class)
خارج = a.permute (0، 3، 1، 2)
|
يمكنك أيضًا استخدام Tensor.scatter_ الذي يتجنب .permute ولكن يمكن القول إنه أكثر صعوبة في الفهم من الطريقة المباشرة التي اقترحهاAlpha.
def batch_tensor_to_onehot (tnsr ، فئات):
النتيجة = torch.zeros (tnsr.shape [0]، class، * tnsr.shape [1:]، dtype = torch.long، device = tnsr.device)
result.scatter_ (1، tnsr.unsqueeze (1)، 1)
نتيجة العودة
نتائج قياس الأداء
كنت فضوليًا وقررت أن أقوم بتحديد المناهج الثلاثة. لقد وجدت أنه لا يبدو أن هناك فرقًا نسبيًا كبيرًا بين الطرق المقترحة فيما يتعلق بحجم الدُفعة أو العرض أو الارتفاع. في المقام الأول كان عدد الفئات هو العامل المميز. بالطبع كما هو الحال مع أي الأميال القياسية قد تختلف.
تم جمع المعايير باستخدام مؤشرات عشوائية وباستخدام حجم الدفعة ، الارتفاع ، العرض = 100. تم تكرار كل تجربة 20 مرة مع الإبلاغ عن المتوسط. يتم تشغيل num_classes = 100 تجربة مرة واحدة قبل تحديد سمات الإحماء.
تُظهر نتائج وحدة المعالجة المركزية أن الطريقة الأصلية ربما كانت الأفضل لعدد_الفئات الأقل من حوالي 30 ، بينما بالنسبة لوحدة معالجة الرسومات ، يبدو أن أسلوب التشتت هو الأسرع.
تم إجراء الاختبارات على Ubuntu 18.04 و NVIDIA 2060 Super و i7-9700K
يتم توفير الرمز المستخدم لقياس الأداء أدناه:
استيراد الشعلة
من tqdm استيراد tqdm
وقت الاستيراد
استيراد matplotlib.pyplot كـ PLT
def batch_tensor_to_onehot_slavka (tnsr ، فئات):
tnsr = tnsr.unsqueeze (1)
الدقة = []
لـ cls في النطاق (الفئات):
res.append ((tnsr == cls) .long ())
قطة العودة (الدقة ، قاتمة = 1)
def batch_tensor_to_onehot_alpha (tnsr ، الفئات):
النتيجة = torch.nn.functional.one_hot (tnsr، num_classes = class)
نتيجة العودة .permute (0، 3، 1، 2)
def batch_tensor_to_onehot_jodag (tnsr ، فئات):
النتيجة = torch.zeros (tnsr.shape [0]، class، * tnsr.shape [1:]، dtype = torch.long، device = tnsr.device)
result.scatter_ (1، tnsr.unsqueeze (1)، 1)
نتيجة العودة
def main ():
عدد_الفصول = [2 ، 10 ، 25 ، 50 ، 100]
الارتفاع = 100
العرض = 100
بس = [100] * 20
لـ d في ['cpu'، 'cuda']:
مرات_سلافكا = []
مرات_الفا = []
times_jodag = []
الاحماء = صحيح
لـ c في tqdm ([num_classes [-1]] + num_classes ، ncols = 0):
تسلافكا = 0
تلفا = 0
تجوداغ = 0
لـ b في bs:
tnsr = torch.randint (c، (b، height، width)). to (device = d)
t0 = time.time ()
y = batch_tensor_to_onehot_slavka (tnsr، c)
torch.cuda.synchronize ()
tslavka + = time.time () - t0
إذا لم يكن الإحماء:
times_slavka.append (تسلافكا / لين (BS))
لـ b في bs:
tnsr = torch.randint (c، (b، height، width)). to (device = d)
t0 = time.time ()
y = batch_tensor_to_onehot_alpha (tnsr، c)
torch.cuda.synchronize ()
talpha + = time.time () - t0
إذا لم يكن الإحماء:
times_alpha.append (talpha / len (BS))
لـ b في bs:
tnsr = torch.randint (c، (b، height، width)). to (device = d)
t0 = time.time ()
y = batch_tensor_to_onehot_jodag (tnsr، c)
torch.cuda.synchronize ()
tjodag + = time.time () - t0
إذا لم يكن الإحماء:
times_jodag.append (tjodag / len (BS))
الاحماء = خطأ
شكل = plt.figure ()
الفأس = fig.subplots ()
ax.plot (عدد_الفصول ، مرات_سلافكا ، التسمية = "قط سلافكا")
ax.plot (num_classes، times_alpha، label = "Alpha-one_hot")
ax.plot (num_classes، times_jodag، label = 'jodag-scatter_')
ax.set_xlabel ("عدد_الفصول")
ax.set_ylabel ("الوقت (الأوقات)")
ax.set_title (f '{d} benchmark')
ax.legend ()
plt.savefig (f '{d} .png')
plt.show ()
إذا __name__ == "__main__":
رئيسي()
|
اجابتك
StackExchange.ifUsing ("Editor"، function () {
StackExchange.using ("externalEditor"، function () {
StackExchange.using ("snippets"، function () {
StackExchange.snippets.init () ،
}) ؛
}) ؛
}، "مقتطفات الشفرة")؛
StackExchange.ready (الوظيفة () {
var channelOptions = {
العلامات: "" .split ("") ،
المعرف: "1"
} ؛
initTagRenderer ("". split ("")، "" .split ("")، channelOptions) ؛
StackExchange.using ("externalEditor"، function () {
// يجب إطلاق المحرر بعد المقتطفات ، إذا تم تمكين المقتطفات
إذا (StackExchange.settings.snippets.snippetsEnabled) {
StackExchange.using ("snippets"، function () {
createEditor () ،
}) ؛
}
آخر {
createEditor () ،
}
}) ؛
دالة createEditor () {
StackExchange.prepareEditor ({
useStacks محرر: خطأ ،
النوع: "إجابة" ،
autoActivateHeartbeat: خطأ ،
convertImagesToLinks: صحيح ،
noModals: صحيح ،
showLowRepImageUpload تحذير: صحيح ،
السمعة في PostImages: 10 ،
منع bindNav: صحيح ،
postfix: ""،
imageUploader: {
brandingHtml: "مدعوم من \ u003ca href = \" https: //imgur.com/ \ "\ u003e \ u003csvg class = \" svg-icon \ "width = \" 50 \ "height = \" 18 \ "viewBox = \ "0 0 50 18 \" fill = \ "none \" xmlns = \ "http: //www.w3.org/2000/svg \" \ u003e \ u003cpath d = \ "M46.1709 9.17788C46.1709 8.26454 46.2665 7.94324 47.1084 7.58816C47.4091 7.46349 47.7169 7.36433 48.0099 7.26993C48.9099 6.97997 49.672 6.73443 49.672 5.93063C49.672 5.22043 48.9832 4.61182 48.1414 4.61182C47.4335 4.61182 46.7256 4.916 4.928 46.0943 5.507 4.61182 46.7256 4.916 4.928 46.0943 5.507 4.61189 46.7256 4.928 46.0943.7562 4.61182 43.1481 6.59048V11.9512C43.1481 13.2535 43.6264 13.8962 44.6595 13.8962C45.6924 13.8962 46.1709 13.253546.1709 11.9512V9.17788Z \ "/ \ u003e \ u003cpath d = \" M32.492 10.1419C32.492 12.6954 34.1182 14.0484 37.0451 14.0484C39.9723 14.0484 41.5985 12.6954 41.5985 10.1419V6.59062C41.59839 10.1419V6.59062C41.59839 38.5948 5.28821 38.5948 6.59049V9.60062C38.5948 10.8521 38.2696 11.5455 37.0451 11.5455C35.8209 11.5455 35.4954 10.8521 35.4954 9.60062V6.59049C35.4954 5.28821 35.0173 4.66232 34.0034 4.66232C32.400 = ملء القاعدة = \ "evenodd \" clip-rule = \ "evenodd \" d = \ "M25.6622 17.6335C27.8049 17.6335 29.3739 16.9402 30.2537 15.6379C30.8468 14.7755 30.9615 13.5579 30.9615 11.9512V6.59049C30.9615 4.68831 30.4833 29.4502 4.66231C28.9913 4.66231 28.4555 4.94978 28.1109 5.50789C27.499 4.86533 26.7335 4.56087 25.7005 4.56087C23.1369 4.56087 21.0134 6.57349 21.0134 9.27932C21.0134 11.9852 23.003 13.913 25.3754 13.913.626.4604 13.913 25.3754 13.913.62.460.4609 C28. 1256 12.8854 28.1301 12.9342 28.1301 14.4373 27.2502 15.2321 12.983C28.1301 25،777 15.2321C24.8349 15.2321 24.1352 14.9821 23.5661 14.6393 22.8472 14.5218 14.7787C23.176 22.5437 14.5218 21.2429 15.0123 14.5218C21.7977 21.2429 16.7375 22.9072 17.6335 15.6887C21.2429 25.6622 9.27932 17.6335ZM24.1317 C24.1317 7.94324 24.9928 7.09766 26.1024 7.09766C27.2119 7.09766 28.0918 7.94324 28.0918 9.27932C28.0918 10.6321 27.2311 11.5116 26.1024 11.5116C24.9737 11.5116 24.1317 10.6491 24.1317 9.27932Z \ "/ \ u00316.80 \ u003" 8045 13.2535 17.2637 13.8962 18.2965 13.8962C19.3298 13.8962 19.8079 13.2535 19.8079 11.9512V8.12928C19.8079 5.82936 18.4879 4.62866 16.4027 4.62866C15.1594 4.62866 14.279 4.98375 13.3609 5.88013C12.653 4.61 4.61.53.458 58314 4.9328 7.10506 4.66232 6.51203 4.66232C5.47873 4.66232 5.00066 5.28821 5.00066 6.59049V11.9512C5.00066 13.2535 5.47873 13.8962 6.51203 13.8962C7.54479 13.8962 8.0232 13 .2535 8.0232 11.9512V8.90741C8.0232 7.58817 8.44431 6.91179 9.53458 6.91179C10.5104 6.91179 10.893 7.58817 10.893 8.94108V11.9512C10.893 13.2535 11.3711 13.8962 12.4044 13.8962C13.4375 13.8962 13.98157 13.9157 11.2513.4375 13.8962 13.9157 13.9157 11.2513.4375 13.8962 13.9157 13.9157 11.25 C16.4027 6.91179 16.8045 7.58817 16.8045 8.94108V11.9512Z \ "/ \ u003e \ u003cpath d = \" M3.31675 6.59049C3.31675 5.28821 2.83866 4.66232 1.82471 4.66232C0.791758 4.66232 0.313354 5.28821 0.313354 6.508.31335 1.82471 13.8962C2.85798 13.8962 3.31675 13.2535 3.31675 11.9512V6.59049Z \ "/ \ u003e \ u003cpath d = \" M1.87209 0.400291C0.843612 0.400291 0 1.1159 0 1.98861C0 2.87869 0.8228462 3.57.9676 3.5676 C3.7234 1.1159 2.90056 0.400291 1.87209 0.400291Z \ "fill = \" # 1BB76E \ "/ \ u003e \ u003c / svg \ u003e \ u003c / a \ u003e" ،
contentPolicyHtml: "مساهمات المستخدم مرخصة بموجب \ u003ca href = \" https: //stackoverflow.com/help/licensing \ "\ u003ecc by-sa \ u003c / a \ u003e \ u003ca href = \" https://stackoverflow.com / legal / content-policy \ "\ u003e (سياسة المحتوى) \ u003c / a \ u003e" ،
allowUrls: صحيح
} ،
onDemand: صحيح ،
discardSelector: ".discard-answer"
، على الفور ، شووماركداونيلب: صحيح ، enableTables: صحيح ، enableSnippets: صحيح
}) ؛
}
}) ؛
نشكرك على المساهمة في إجابة Stack Overflow!
من فضلك تأكد من الإجابة على السؤال. قدم التفاصيل وشارك بأبحاثك!
لكن تجنب ...
طلب المساعدة أو التوضيح أو الرد على إجابات أخرى.
الإدلاء بتصريحات تستند إلى الرأي ؛ دعمهم بالمراجع أو الخبرة الشخصية.
لمعرفة المزيد ، راجع نصائحنا حول كتابة إجابات رائعة.
تم حفظ المسودة
تم تجاهل المسودة
الاشتراك أو تسجيل الدخول
StackExchange.ready (الوظيفة () {
StackExchange.helpers.onClickDraftSave ('# login-link') ؛
}) ؛
سجل باستخدام جوجل
قم بالتسجيل باستخدام Facebook
قم بالتسجيل باستخدام البريد الإلكتروني وكلمة المرور
يقدم
انشر كضيف
اسم
بريد الالكتروني
مطلوب ، لكن لم يظهر قط
StackExchange. جاهز (
وظيفة () {
StackExchange.openid.initPostLogin ('new-post-login'، 'https٪ 3a٪ 2f٪ 2fstackoverflow.com٪ 2fquestions٪ 2f62245173٪ 2fpytorch-transform-tensor-to-one-hot٪ 23new-answer'، 'question_page' ) ؛
}
) ؛
انشر كضيف
اسم
بريد الالكتروني
مطلوب ، لكن لم يظهر قط
انشر إجابتك
تجاهل
بالنقر فوق "نشر إجابتك" ، فإنك توافق على شروط الخدمة وسياسة الخصوصية وسياسة ملفات تعريف الارتباط
ليس الجواب الذي تبحث عنه؟ تصفح الأسئلة الأخرى الموسومة بعلامات python pytorch tensor-one-hot-encoding أو اطرح سؤالك الخاص.