将 one-hot 编码特征转换为 pytorch 张量时，使用哪种 dtype？

Question

标题解释了我的大部分问题。我有一个具有分类和定量特征的数据集。我的问题是，是否最好将类型

torch.float32

分配给独热编码特征，这意味着我可以为定量和分类（OH 编码）特征创建一个张量，或者我是否应该使用

torch.bool

对于 one-hot 特征，因为它们都是 1 或 0。

如果我使用

torch.bool

，它会使模型的创建变得复杂，因为我需要创建 2 个“路径”。我对此很陌生，所以我不知道使用

torch.float32

是否会导致任何问题。

Answer 1

通常，您会使用长张量进行单热编码。
这方面的证据可以通过

F.one_hot

看到，它会返回

LongTensor

。