在pytorch中神经网络训练输出为one-hot编码，假设y_h为2个样本，在3个类别的情况下的输出：
y_h= torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.7], [0.2, 0.2, 0.6]])
y_lable=torch.LongTensor([0, 2])
out=y_h.gather(1, y_lable.view(-1, 1))
输出结果 tensor([[0.1000], [0.6000]])
在pytorch中神经网络训练输出为one-hot编码，假设y_h为2个样本，在3个类别的情况下的输出：
y_h= torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.7], [0.2, 0.2, 0.6]])
y_lable=torch.LongTensor([0, 2])
out=y_h.gather(1, y_lable.view(-1, 1))
输出结果 tensor([[0.1000], [0.6000]])
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