はじめに

torch.nn.functional.one_hot で RuntimeError: one_hot is only applicable to index tensor したときの対処法です．
原因がわからなすぎて頭おかしくなりそうでした...

環境

Python 3.11
torch==2.1.2

具体例

import numpy as np
import torch
import torch.nn.functional as F

arr = np.array([0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3])
arr_T = torch.tensor(arr, dtype=torch.int32)
T = F.one_hot(arr_T)

# RuntimeError: one_hot is only applicable to index tensor.

一見問題なさそうですが，エラーを吐きます．

原因と対処法

torch.nn.functional.one_hot が対応している型が torch.int64 型のみなのが原因．したがって，以下のようにコードを書き換えればよい．
(そういう大事なことはドキュメントに書いてくれ...)

import numpy as np
import torch
import torch.nn.functional as F

arr = np.array([0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3])
arr_T = torch.tensor(arr, dtype=torch.int64)
T = F.one_hot(arr_T)

追記

one_hot が対応している型を明示してくれと言いましたが，実は下記のように明示してくれてました．
LongTensor というのが torch.int64 とほとんど同じ意味みたいです．

実際，以下のようなプログラムで確認すると，いずれも同じ型であることが分かります．

arr1 = torch.tensor([[1,2],[3,4]])
arr2 = torch.LongTensor([[1,2],[3,4]])
print("arr1 :",arr1.dtype)
print("arr2 :",arr2.dtype)

# arr1 : torch.int64
# arr2 : torch.int64

参考文献

公式ドキュメント: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.one_hot.html
github のissue: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/86162
LongTensor はここを参照 https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html