python?label與one-hot之間的互相轉(zhuǎn)換方式
label與one-hot之間的互相轉(zhuǎn)換
有時(shí)候需要label，比如強(qiáng)化學(xué)習(xí)的離散動(dòng)作空間，輸出動(dòng)作索引；有時(shí)候需要one-hot，比如訓(xùn)練數(shù)據(jù)或者輸入上一個(gè)狀態(tài)的動(dòng)作，簡單的互相轉(zhuǎn)換還是重要的。
label 轉(zhuǎn) one-hot
通過 np.eye(action_dims)[actions] 快速生成：
>>> import numpy as np >>> label = [1,2,2,3] >>> np.eye(4)[label] array([[0., 1., 0., 0.], ? ? ? ?[0., 0., 1., 0.], ? ? ? ?[0., 0., 1., 0.], ? ? ? ?[0., 0., 0., 1.]])
one-hot 轉(zhuǎn)label
numpy可以通過 np.argmax(onehot, 1) 實(shí)現(xiàn)，pytorch 可以通過 torch.topk(one_hot, 1)[1].squeeze(1) 實(shí)現(xiàn)：
>>> import torch >>> onehot array([[0., 1., 0., 0.], ? ? ? ?[0., 0., 1., 0.], ? ? ? ?[0., 0., 1., 0.], ? ? ? ?[0., 0., 0., 1.]]) >>> np.argmax(onehot,1) array([1, 2, 2, 3], dtype=int64) >>> torch.topk(torch.tensor(onehot), 1)[1].squeeze(1) tensor([1, 2, 2, 3])
label：one-hot 與 標(biāo)量轉(zhuǎn)化
標(biāo)量 轉(zhuǎn)化為 one-hot 向量
from keras.utils import to_categorical
data = [1, 3, 2, 0, 3, 2, 2, 1, 0, 1]
encoded = to_categorical(data)
print("encoded：", encoded)輸出：
encoded： [[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 0.]
[1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0.]]
one-hot向量 轉(zhuǎn)化為 標(biāo)量
因?yàn)橐粋€(gè)熱向量是一個(gè)包含0和1的向量，所以可以這樣做：
encoded = np.array([[0, 1, 0, 0],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [0, 0, 0, 1],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [0, 0, 1, 0],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [1, 0, 0, 0],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [0, 0, 0, 1],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [0, 0, 1, 0],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [0, 0, 1, 0],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [0, 1, 0, 0],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [1, 0, 0, 0],
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [0, 1, 0, 0]])
data = [np.where(r == 1)[0][0] for r in encoded]
print("data：", data)
輸出：
data： [1, 3, 2, 0, 3, 2, 2, 1, 0, 1]
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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