tf.one_hot()使用说明

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#tensorflow #python #深度学习 #机器学习

这篇博客详细介绍了TensorFlow中的tf.one_hot函数，包括其参数解释和使用示例。tf.one_hot用于将整数索引转换为one-hot编码，其中指定位置的值为on_value，其他位置为off_value。当indices是多维张量时，输出会增加一维。文章强调了on_value和off_value的数据类型匹配以及如何处理不规则形状的输入。同时，提供了多个代码示例以帮助读者更好地理解和应用tf.one_hot。
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tf.one_hot

本文只作为个人学习记录，参考tensorflow中文官网 tf中文官网

调用格式

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

参数说明

· indices ：一个索引的张量。
· depth : 定义one_hot 维度的标量
· on_value： 定义一个填充输出的值，其中indices[j] = i(默认：1)
· off_value： 定义填充输出的值，其中indices[j]!= i(默认：0）
· axis： 将要填充的轴axis(默认 -1 ,一个新的最内轴）
· dtype：输出张量的数据类型。
· name：操作的名称（可选）。

输出

一个 one_hot 张量

可能会出的错误

  1. TypeError
    是否 on_value 或 off_value 与 dtype 不匹配。
  2. TypeError
    是否 on_value ， off_value 彼此不匹配

提示

  1. indices 所在位置取值为 on_value,而其他位置从 off_value 取值。

  2. on_value 和 off_value 数据类型一定要匹配。如果 dtype 有值，它们必须取与 dtype所显示类型相同的值。
    如果 on_value 没有值，默认值为 1，类型为 dtype.
    如果 off_value 没有值， 默认值为 0，类型为 dtype.
    如果 indices 是 N 维，则输出为 N+1 维。新的一维创建在 axis 所示的维（默认：新的一轴加在末尾）

  3. 如果 indices 是标量，则输出是长度为深度的向量。
    如果 indices 是长为 feature 的向量，则输出将会是: 在这里插入图片描述
    如果 indices 是一个大小为 [batch, features] 的矩阵（batch) ，输出形式为： 在这里插入图片描述
    如果 indices 是不规则形状（RaggedTensor），axis 必须是正的，且指向一个非不规则的轴。输出会等价与 one_hot 应用与一个不规则形状的值的输出，且从结果中产生一个新的不规则形状。
    如果 dtype 没有值，它会尝试假设数据的类型是 on_value 或者 off_value，如果一个或者两个都通过的话。如果 on_value， off_value， dtype 都没有值，dtpye 会默认值 为tf.float32.
    **注意：如果需要非数值类型的输出（如tf.string, tf.bool, etc), on_value, off_value 都需要有值。

例子

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