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Tensorflow中one_hot() 函数用法
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官网默认定义如下：
one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None)
该函数的功能主要是转换成one_hot类型的张量输出。 参数功能如下：
1）indices中的元素指示on_value的位置，不指示的地方都为off_value。indices可以是向量、矩阵。
2）depth表示输出张量的尺寸，indices中元素默认不超过（depth-1），如果超过，输出为[0,0,···,0]
3）on_value默认为1
4）off_value默认为0
5）dtype默认为tf.float32 下面用几个例子说明一下：
1. indices是向量
import tensorflow as tf indices = [0,2,3,5]
depth1 = 6 # indices没有元素超过(depth-1)
depth2 = 4 # indices有元素超过(depth-1)
a = tf.one_hot(indices,depth1)
b = tf.one_hot(indices,depth2) with tf.Session() as sess:
print('a = \n',sess.run(a))
print('b = \n',sess.run(b))
运行结果：
# 输入是一维的，则输出是一个二维的
a =
[[1. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 1.]] # shape=(4,6)
b =
[[1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 0. 0.]] # shape=(4,4)
2. indices是矩阵
import tensorflow as tf indices = [[2,3],[1,4]]
depth1 = 9 # indices没有元素超过(depth-1)
depth2 = 4 # indices有元素超过(depth-1)
a = tf.one_hot(indices,depth1)
b = tf.one_hot(indices,depth2) with tf.Session() as sess:
print('a = \n',sess.run(a))
print('b = \n',sess.run(b))
运行结果：
# 输入是二维的，则输出是三维的
a =
[[[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]] [[0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]]] # shape=(2,2,9)
b =
[[[0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1.]] [[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]] # shape=(2,2,4)
