one hot True編碼的過程及意義

見以下**

import tensorflow as tf

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
batch_size=10
mnist =input_data.read_data_sets('mnist_data/')
xs,ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
print(ys.shape)
print(ys)
print('-------------編碼後--------------')
mnist =input_data.read_data_sets('mnist_data/',one_hot = true)
xs,ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
# print(xs.shape)
print(ys.shape)
print(ys)

extracting mnist_data/train-images

-idx3
-ubyte
.gzextracting mnist_data/train-labels
-idx1
-ubyte
.gzextracting mnist_data/t10k-images
-idx3
-ubyte
.gzextracting mnist_data/t10k-labels
-idx1
-ubyte
.gz(10,)[7
0824
5786
2]-------------編碼後--------------
extracting mnist_data/train-images-idx3-ubyte.gz
extracting mnist_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
extracting mnist_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
extracting mnist_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
(10, 10)[[
0.0.
1.0.
0.0.
0.0.
0.0.][
0.0.
0.0.
0.1.
0.0.
0.0.][
0.0.
0.0.
0.1.
0.0.
0.0.][
0.0.
0.0.
0.0.
1.0.
0.0.][
0.0.
0.1.
0.0.
0.0.
0.0.][
0.0.
1.0.
0.0.
0.0.
0.0.][
0.0.
0.1.
0.0.
0.0.
0.0.][
1.0.
0.0.
0.0.
0.0.
0.0.][
0.0.
1.0.
0.0.
0.0.
0.0.][
0.1.
0.0.
0.0.
0.0.
0.0.
]]

機器學習中，經常會用到one-hot編碼。pandas中已經提供了這一函式。

但是這裡有乙個神坑，得到的one-hot編碼資料型別是uint8，進行數值計算時會溢位！！！

import pandas as pd

import numpy as np
a = [1, 2, 3, 1]
one_hot = pd.get_dummies(a)
print(one_hot.dtypes)
print(one_hot)
print(-one_hot)

1

uint8
2uint8
3uint8
dtype: object
1230100
1010
2001
3100
1230
255001
025502
002553
2550
0

我的編碼過程

我比較推崇優秀編碼中的slap原則和物件導向的srp原則。srp原則 單一職責原則 的含義是 乙個類應該僅有乙個引起它變化的原因。遵循srp原則的好處是，減低了類的複雜性，提高了 的可讀性 可維護性。自頂向下逐層設計 自頂向下逐層搭建 框架 寫ut測試用例 自頂向下逐層填充 實現 按照各個維度多次走...

CAVLC編碼過程詳解

編碼過程 假設有乙個4 4資料塊 資料重排列 0，3，0，1，1，1，0，1，0 1 初始值設定 非零係數的數目 totalcoeffs 5 拖尾係數的數目 trailingones 3 最後乙個非零係數前零的數目 total zeros 3 變數nc 1 說明 nc值的確定 色度的直流係數nc 1...

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