TensorFLow one-hot

最新推荐文章于 2024-07-05 13:43:09 发布
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分类专栏： TensorFlow 文章标签： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/claroja/article/details/95192705
本文深入讲解文本分析中常用的两种编码方法：整数编码与One-Hot编码。整数编码简单直接，但存在数值误导问题；One-Hot编码则能准确表示词汇间的独立性，避免距离偏差，是深度学习中广泛采用的文本预处理手段。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

主要用于文本分析
“I love you”

整数编码

深度学习的输入都要转换为数字,这里我们可以把"I"映射为0,"love"映射为1,"you"映射为2,这样
"I love you"既可以编码为[0,1,2]

One-Hot编码

整数编码不好的地方是1,2,3之间默认有距离,比如"you"距离"I"为2,距离"love"为1,而现实他们都是独立的,就是相互的距离应该都是1,所以就需要One hot编码了.
将"I"映射为[1,0,0],"love"映射为[0,1,0],"you"映射为[0,0,1],这样
"I love you"可以编码为
[[1,0,0],
[0,1,0],
[0,0,1]]

参考：
大神手把手教你：(Python)序列数据的One Hot编码

深入理解TensorFlow中Embedding和One-Hot的区别
DkVhdl的博客
09-25 202
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
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
04-25 674
One-Hot编码是处理分类变量的基础技术，PyTorch通过F.one_hot和torch.eye提供了高效实现。在深度学习中，One-Hot编码常用于标签处理，但对于高维特征，嵌入层（如）是更好的选择。
tensorflow2.0相关函数-------- 实现独热编码（One-Hot）
weixin_40744639的博客
09-14 3730
函数声明： to_categorical(y, num_classes=None, dtype=‘float32’) 作用：将整型标签转为onehot。y为int数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。 返回：如果num_classes=None，返回len(y) * [max(y)+1]（维度，m*n表示m行n列矩阵，下同），否则为len(y) * num...
tensorflow的one_hot()函数
Asunqingwen的博客
09-19 4108
         在机器学习中进行分类任务时，数据的label一般是一维的，无论是几分类，比如2分类，数据的label一般就是0和1的组合；3分类的时候就是0,1,2的组合等。以此类推，若是100分类，则需要100个变量标识各个label，为了简化计算和减少参数，一般的会将一维的label扩展为n维的label，比如2分类的问题用[1,0]表示label为0的类别，[0,1]表示label为1的...
tf.one_hot()--tensorflow实现独热编码
panghuzhenbang的博客
06-02 1286
独热编码一般是在有监督学习中对数据集进行标注时使用，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；例如最常见的mnist手写数字识别任务，用one_hot进行编码，如下所示：数字0，[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]；数字1，[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]；数字9，[0,0,0,0,0,0,0,0,0,1]；独热编码也适用于多分类任务，特别是损失函数为交叉熵损失的时候。 indices表示输入的多个数值，通常是矩阵形式；dept
TensorFlow的one_hot函数
gqixf的博客
08-24 3626
import tensorflow as tf tf.one_hot(indices, depth, on_value, off_value, axis) indices是一个列表,指定张量中独热向量的独热位置，或者说indeces是非负整数表示的标签列表。len(indices)就是分类的类别数。 tf.one_hot返回的张量的阶数为indeces的阶数+1。   当indices...
TensorFlow 的tf.one_hot函数用法
三人行必有我师的博客
08-20 1999
tf.one_hot 函数 one_hot( indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None ) indices: 代表了on_value所在的索引，其他位置值为off_value。类型为tensor，其尺寸与depth共同...
Tensorflow实现将标签变为one-hot形式
09-16
### Tensorflow实现将标签变为One-Hot形式 在深度学习和机器学习中，One-Hot编码是一种常用的特征处理技术，特别是在处理分类问题时。通过将类别标签转换为One-Hot编码，可以使得模型更容易地理解和处理这些类别...
pytorch、tensorflow之生成one-hot向量
01-20
print("onehot_2:", sess.run(onehot_2)) # 输出自定义1和0值的one-hot向量 ``` 在TensorFlow中，我们通常需要创建一个会话（Session）来运行计算图。这里，`onehot_1`和`onehot_2`分别对应了两种不同的one-hot...
回归主题：语言模型——独热码（One-Hot Encoding）在TensorFlow中的应用
weixin_65502565的博客
07-05 1054
独热编码是一种数据预处理技术，用于将类别型特征转换为数值型特征。它的工作原理是为每一种可能的类别创建一个新列（或特征），当原始类别出现时，对应的新列值为1，其余均为0。
tensorflow下 自制rfrecords数据集采用one-hot编码做图像分类源码
02-24
tensorflow下 自制rfrecords数据集采用one-hot编码做图像分类源码
tensorflow转换one-hot向量
Don't worry,be happy
03-05 2703
def one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None): """Returns a one-hot tensor. The locations represented by indices in `indices` take value...
TensorFlow 中one_hot讲解以及多分类 标签与one-hot转换
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TensorFlow- 基础语法-one_hot()
qq_17753903的博客
09-02 513
参考声明：https://blog.youkuaiyun.com/nini_coded/article/details/79250600 0.函数简介： tf.one_hot()函数是将input转化为one-hot类型数据输出，相当于将多个数值联合放在一起作为多个相同类型的向量，可用于表示各自的概率分布，通常用于分类任务中作为最后的FC层的输出，有时翻译成“独热”编码。   1.函数用法： one...
TensorFlow tf.one_hot()函数
秋天
07-09 1133
tf.one_hot函数可以将输入数据转成onehot编码。至于什么是onehot编码？为什么要将输入转成onehot编码？请查看我的另一篇博文：https://blog.youkuaiyun.com/duanlianvip/article/details/93492855 一、参数 def one_hot(indices, depth, on_value...
Tensorflow中one_hot() 函数用法
dimu1942的博客
07-29 1171
官网默认定义如下： one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None) 该函数的功能主要是转换成one_hot类型的张量输出。参数功能如下：　　1）indices中的元素指示on_value的位置，不指示的地方都为off_value。indices...
tensorflow中的one_hot()学习
baidu_15113429的博客
05-16 761
import tensorflow as tf SIZE=6 class_num=5 label1=tf.constant([0,1,2,2,4,2,2,3]) sess1=tf.Session() print('label1:',sess1.run(label1)) b = tf.one_hot(label1,class_num,1,0) with tf.Session() as sess: ...
TensorFlow中的onehot有什么作用，为什么要使用onehot向量呢？
qq_36332685的博客
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tf.one_hot
weixin_39780859的博客
02-21 1172
什么是onehot:一位有效编码，对每一个样本，如果有n种类别，只有对应类别位置编码为1，其它为0 。ce 损失计算常常用到。 tensorflow 函数 tf.one_hot( indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None ) indices：样本类别集合 depth：类别数 on_value: 最大值，如果未指定，默认为1 off_value: 最小值，如果未指定，默认为0 on_value
标签转换为one-hot编码 tensorflow
10-05
在TensorFlow中，可以使用tf.one_hot()函数将标签转换为One-Hot编码。该函数的作用是将整数标签转换为独热向量表示。例如，如果有一个分类问题，一共有5个类别，我们可以使用tf.one_hot()函数将标签转换为独热向量表示。 具体地，假设我们有一个标签向量[2, 4, 1, 0, 3]，代表5个样本的标签。我们可以使用tf.one_hot()函数将这个标签向量转换为独热向量编码。我们先定义类别总数，即num_classes=5，然后使用tf.one_hot()函数进行编码。代码如下所示： ``` python import tensorflow as tf # 定义标签向量 labels = tf.constant([2, 4, 1, 0, 3]) # 定义类别总数 num_classes = 5 # 转换为独热向量编码 one_hot_labels = tf.one_hot(labels, num_classes) # 打印结果 print(one_hot_labels) ``` 输出结果如下： ``` tf.Tensor( [[0. 0. 1. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 1.] [0. 1. 0. 0. 0.] [1. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 1. 0.]], shape=(5, 5), dtype=float32) ``` 可以看到，原始的标签向量被转换成了对应的独热向量编码。每个标签对应一个独热向量，其中标签所在位置为1，其他位置为0。 这样转换为One-Hot编码的好处是可以更好地对标签进行处理，比如在神经网络中作为正确答案的目标值，或者进行多分类问题的训练和推断等。
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