tf.one_hot()进行独热编码

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本文详细介绍了独热编码（one-hot encoding）的概念及其在多分类问题中的应用，并通过TensorFlow中的tf.one_hot()函数演示了如何实现独热编码。

tf.one_hot()进行独热编码

首先肯定需要解释下什么叫做独热编码（one-hot encoding），独热编码一般是在有监督学习中对数据集进行标注时候使用的，指的是在分类问题中，将存在数据类别的那一类用X表示，不存在的用Y表示，这里的X常常是1， Y常常是0。，举个例子：
比如我们有一个5类分类问题，我们有数据 $(x_i, y_i)$ ，其中类别 $y_i$ 有五种取值（因为是五类分类问题），所以如果 $y_j$ 为第一类那么其独热编码为：
$[1, 0, 0, 0, 0]$ ，如果是第二类那么独热编码为： $[0, 1, 0, 0, 0]$ ，也就是说只对存在有该类别的数的位置上进行标记为1，其他皆为0。这个编码方式经常用于多分类问题，特别是损失函数为交叉熵函数的时候。接下来我们再介绍下TensorFlow中自带的对数据进行独热编码的函数tf.one_hot()，首先先贴出其API手册：

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

需要指定indices，和depth，其中depth是编码深度，on_value和off_value相当于是编码后的开闭值，如同我们刚才描述的X值和Y值，需要和dtype相同类型（指定了dtype的情况下），axis指定编码的轴。这里给个小的实例：

var = tf.one_hot(indices=[1, 2, 3], depth=4, axis=0)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    a = sess.run(var)
    print(a)

输出

[[ 0.  0.  0.]
 [ 1.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  1.]]

因为向axis=0轴进行编码，depth为4，相当于是朝着列方向扩展的。
将axis改为1之后，为：

[[ 0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.]]