深入理解TensorFlow中Embedding和One-Hot的区别

在TensorFlow中，Embedding和One-Hot是两种常用的向量表示方法，用于将离散的符号或类别转换为密集的实值向量。它们在自然语言处理（NLP）等领域中广泛应用。本文将详细介绍Embedding和One-Hot的区别，并提供相应的源代码示例。

One-Hot编码

One-Hot编码是一种将离散的类别特征表示为稀疏向量的方法。它将每个类别映射到一个唯一的整数索引，并创建一个向量，其中只有索引对应的位置为1，其余位置都为0。这种编码方法的优点是简单明了，易于理解和实现。下面是一个使用TensorFlow实现One-Hot编码的示例：

import tensorflow as tf

# 定义类别标签
labels = [0, 1, 2