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代碼：

import torch

class_num = 10
batch_size = 4
label = torch.LongTensor(batch_size, 1).random_() % class_num
print(label.size())

one_hot = torch.zeros(batch_size, class_num).scatter_(1, label, 1)
print(one_hot)

輸出：

torch.Size([4, 1])
tensor([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.]])

注意：

label的形狀必須是[n,1]的，也就是必須是二維的，且第二個(gè)維度長度為1，如果是一維度的，則需要升維度，代碼如下：

import torch

class_num = 10
batch_size = 4
label = torch.LongTensor(batch_size).random_() % class_num
print(label.size())
label = torch.unsqueeze(label,dim=1)
print(label.size())

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