Tensorflow中one hot 函式用法

官網預設定義如下：

one_hot(indices, depth, on_value=none, off_value=none, axis=none, dtype=none, name=none)

該函式的功能主要是轉換成one_hot型別的張量輸出。

引數功能如下：
1）indices中的元素指示on_value的位置，不指示的地方都為off_value。indices可以是向量、矩陣。
2）depth表示輸出張量的尺寸，indices中元素預設不超過（depth-1），如果超過，輸出為[0,0,···,0]
3）on_value預設為1
4）off_value預設為0
5）dtype預設為tf.float32
下面用幾個例子說明一下：
1. indices是向量

1

import
tensorflow as tf
23 indices = [0,2,3,5]
4 depth1 = 6   #
indices沒有元素超過(depth-1)
5 depth2 = 4   #
indices有元素超過(depth-1)
6 a =tf.one_hot(indices,depth1)
7 b =tf.one_hot(indices,depth2)89
with tf.session() as sess:
10print('
a = \n
',sess.run(a))
11print('
b = \n
',sess.run(b))

執行結果：

# 輸入是一維的，則輸出是乙個二維的

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是矩陣

1

import
tensorflow as tf
23 indices = [[2,3],[1,4]]
4 depth1 = 9   #
indices沒有元素超過(depth-1)
5 depth2 = 4   #
indices有元素超過(depth-1)
6 a =tf.one_hot(indices,depth1)
7 b =tf.one_hot(indices,depth2)89
with tf.session() as sess:
10print('
a = \n
',sess.run(a))
11print('
b = \n
',sess.run(b))

執行結果：

# 輸入是二維的，則輸出是三維的

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)

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