Pytorch tensörü bir sıcaklığa dönüştürür

Torch.nn.functional.one_hot'ı kullanabilirsiniz.
Davanız için:
a = torch.nn.functional.one_hot (tnsr, sınıf_sınıfları = sınıflar)
out = a.permute (0, 3, 1, 2)
|
Ayrıca, .permute'tan kaçınan ancak anlaşılması @Alpha tarafından önerilen basit yöntemden muhtemelen daha zor olan Tensor.scatter_'ı da kullanabilirsiniz.
def batch_tensor_to_onehot (tnsr, sınıflar):
sonuç = torch.zeros (tnsr.shape [0], sınıflar, * tnsr.shape [1:], dtype = torch.long, device = tnsr.device)
result.scatter_ (1, tnsr.unsqueeze (1), 1)
dönüş sonucu
Kıyaslama Sonuçları
Merak ettim ve üç yaklaşımı karşılaştırmaya karar verdim. Parti boyutu, genişlik veya yükseklik açısından önerilen yöntemler arasında önemli bir bağıl fark görünmediğini buldum. Öncelikle sınıfların sayısı ayırt edici faktördü. Tabii ki, herhangi bir kıyaslama kilometresinde olduğu gibi değişebilir.
Kıyaslamalar, rastgele indeksler kullanılarak ve parti boyutu, yükseklik, genişlik = 100 kullanılarak toplandı. Her deney, ortalama rapor edilerek 20 kez tekrarlandı. Num_classes = 100 denemesi ısınma için profil oluşturmadan önce bir kez çalıştırılır.
CPU sonuçları, orijinal yöntemin yaklaşık 30'dan küçük sınıflar için muhtemelen en iyisi olduğunu gösterirken, GPU için scatter_ yaklaşımı en hızlı görünmektedir.
Ubuntu 18.04, NVIDIA 2060 Super, i7-9700K üzerinde gerçekleştirilen testler
Kıyaslama için kullanılan kod aşağıda verilmiştir:
meşale ithal
tqdm'den ithal tqdm
ithalat zamanı
matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar
def batch_tensor_to_onehot_slavka (tnsr, sınıflar):
tnsr = tnsr.unsqueeze (1)
res = []
aralıktaki cls için (sınıflar):
res.append ((tnsr == cls) .long ())
torch.cat'i döndür (res, dim = 1)
def batch_tensor_to_onehot_alpha (tnsr, sınıflar):
sonuç = torch.nn.functional.one_hot (tnsr, sayı_sınıflar = sınıflar)
return result.permute (0, 3, 1, 2)
def batch_tensor_to_onehot_jodag (tnsr, sınıflar):
sonuç = torch.zeros (tnsr.shape [0], sınıflar, * tnsr.shape [1:], dtype = torch.long, device = tnsr.device)
result.scatter_ (1, tnsr.unsqueeze (1), 1)
dönüş sonucu
def main ():
sınıf_sayısı = [2, 10, 25, 50, 100]
yükseklik = 100
genişlik = 100
bs = [100] * 20
['cpu', 'cuda'] içindeki d için:
times_slavka = []
times_alpha = []
times_jodag = []
ısınma = Doğru
tqdm'de ​​c için ([sınıf_sınıfları [-1]] + sınıf_sınıfları, ncols = 0):
tslavka = 0
talpha = 0
tjodag = 0
bs cinsinden b için:
tnsr = torch.randint (c, (b, yükseklik, genişlik)). to (device = d)
t0 = zaman.zaman ()
y = batch_tensor_to_onehot_slavka (tnsr, c)
torch.cuda.synchronize ()
tslavka + = zaman.zaman () - t0
ısınma değilse:
times_slavka.append (tslavka / len (bs))
bs cinsinden b için:
tnsr = torch.randint (c, (b, yükseklik, genişlik)). to (device = d)
t0 = zaman.zaman ()
y = batch_tensor_to_onehot_alpha (tnsr, c)
torch.cuda.synchronize ()
talpha + = zaman.zaman () - t0
ısınma değilse:
times_alpha.append (talpha / len (bs))
bs cinsinden b için:
tnsr = torch.randint (c, (b, yükseklik, genişlik)). to (device = d)
t0 = zaman.zaman ()
y = batch_tensor_to_onehot_jodag (tnsr, c)
torch.cuda.synchronize ()
tjodag + = time.time () - t0
ısınma değilse:
times_jodag.append (tjodag / len (bs))
ısınma = Yanlış
fig = plt.figure ()
ax = şek. alt parçalar ()
ax.plot (num_classes, times_slavka, label = 'Slavka-cat')
ax.plot (num_classes, times_alpha, label = 'Alpha-one_hot')
ax.plot (num_classes, times_jodag, label = 'jodag-scatter_')
ax.set_xlabel ('sınıf_sayısı')
ax.set_ylabel ('zaman (lar)')
ax.set_title (f '{d} kıyaslama')
ax.legend ()
plt.savefig (f '{d} .png')
plt.show ()
__name__ == "__main__" ise:
ana()
|
senin cevabın
StackExchange.ifUsing ("editor", function () {
StackExchange.using ("externalEditor", function () {
StackExchange.using ("parçacıklar", işlev () {
StackExchange.snippets.init ();
});
});
}, "kod parçacıkları");
StackExchange.ready (function () {
var channelOptions = {
etiketler: "" .split (""),
id: "1"
};
initTagRenderer ("". split (""), "" .split (""), channelOptions);
StackExchange.using ("externalEditor", function () {
// Snippet'ler etkinse, snippet'lerden sonra editörü çalıştırmanız gerekir
if (StackExchange.settings.snippets.snippetsEnabled) {
StackExchange.using ("parçacıklar", işlev () {
createEditor ();
});
}
Başka {
createEditor ();
}
});
function createEditor () {
StackExchange.prepareEditor ({
useStacksEditor: false,
heartbeatType: 'answer',
autoActivateHeartbeat: yanlış,
convertImagesToLinks: true,
noModals: true,
showLowRepImageUploadWarning: true,
reputationToPostImages: 10,
bindNavPrevention: true,
postfix: "",
imageUploader: {
brandingHtml: "Destekleyen \ u003ca href = \" https: //imgur.com/ \ "\ u003e \ u003csvg class = \" svg-icon \ "width = \" 50 \ "height = \" 18 \ "viewBox = \ "0 0 50 18 \" fill = \ "yok \" 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 48.1414C.61182C47.4335 4.61182 4.67324 4.91628 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 41.59154 12.6954 41.5985 41.5985 10.1419V6.5907.139 4.66.532 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 4.662.432C35.4662e doldurma kuralı = \ "çift kişilik \" kırpma kuralı = \ "çift kişilik \" 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 5.2881 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 13.9139.89916 28.1109 C28. 1256 12.8854 28,1301 12,9342 28,1301 12.983C28.1301 14,4373 27,2502 15,2321 25,777 15.2321C24.8349 15,2321 24,1352 14,9821 23,5661 14.7787C23.176 14,6393 22,8472 14,5218 22,5437 14.5218C21.7977 14,5218 21,2429 15,0123 21,2429 15.6887C21.2429 16,7375 22,9072 17,6335 25,6622 17.6335ZM24.1317 9,27932 . 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 5.88013C12.65328 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 13.8962C13.43.97 13.89617362 12.4044 13.8962C13.915.97 13.89617 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 4.6623212C0.791758 4.66232 0.313354 5.28821 0.31335 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 1.167634 1.9340061C0 2.87869 0.8228467 3.57676 1.934 2.8720 C3.7234 1.1159 2.90056 0.400291 1.87209 0.400291Z \ "fill = \" # 1BB76E \ "/ \ u003e \ u003c / svg \ u003e \ u003c / a \ u003e",
contentPolicyHtml: "\ u003ca href = \" https: //stackoverflow.com/help/licensing \ "\ u003ecc by-sa \ u003c / a \ u003e \ u003ca href = \" https://stackoverflow.com altında lisanslanan kullanıcı katkıları / legal / content-policy \ "\ u003e (içerik politikası) \ u003c / a \ u003e",
allowUrls: true
},
onDemand: doğru,
discardSelector: ".discard-answer"
, hemenShowMarkdownHelp: true, enableTables: true, enableSnippets: true
});
}
});
Stack Overflow'a yanıt verdiğiniz için teşekkür ederiz!
Lütfen soruyu yanıtladığınızdan emin olun. Ayrıntıları sağlayın ve araştırmanızı paylaşın!
Ama kaçının ...
Yardım istemek, açıklama yapmak veya diğer cevaplara cevap vermek.
Görüşe dayalı açıklamalarda bulunmak; bunları referanslarla veya kişisel deneyimlerle destekleyin.
Daha fazla bilgi edinmek için harika yanıtlar yazmaya ilişkin ipuçlarımıza bakın.
Taslak kaydedildi
Taslak silindi
Kaydolun veya oturum açın
StackExchange.ready (function () {
StackExchange.helpers.onClickDraftSave ('# login-link');
});
Google kullanarak kaydolun
Facebook kullanarak kaydolun
E-posta ve Şifre kullanarak kayıt olun
Sunmak
Misafir olarak yayınlayın
İsim
E-posta
Gerekli ama asla gösterilmez
StackExchange.ready (
function () {
StackExchange.openid.initPostLogin ('. Yeni-giriş-sonrası', 'https% 3a% 2f% 2fstackoverflow.com% 2fquestions% 2f62245173% 2fpytorch-transform-tensor-to-one-hot% 23yeni-cevap', 'soru_sayfa' );
}
);
Misafir olarak yayınlayın
İsim
E-posta
Gerekli ama asla gösterilmez
Cevabınızı Gönderin
At
"Cevabınızı Gönderin" seçeneğine tıklayarak hizmet şartlarımızı, gizlilik politikamızı ve çerez politikamızı kabul etmiş olursunuz.
Aradığın cevap değil mi? Python pytorch tensor one-hot-encoding etiketli diğer sorulara göz atın veya kendi sorunuzu sorun.