Tensorflow 的tf.one_hot()功能：dense to one hot

jasonzzj

于 2017-03-04 16:04:41 发布

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分类专栏： TensorFlow Python 文章标签： TensorFlow one_hot

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jasonzzj/article/details/60329406

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本篇博客详细介绍了Tensorflow中的tf.one_hot()函数，用于将稠密编码的数据转换为独热编码。文章涵盖了函数的参数设置，包括indices、depth、on_value、off_value、axis和dtype，并强调了数据类型匹配的重要性。通过该函数，可以在指定轴上创建一个独热维度的张量，这对于分类问题尤其有用。

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import tensorflow as tf
indices = [[3], [5], [0], [7]]
indices = tf.concat(0, indices)
indices = tf.reshape(indice, (4, 1))
a = tf.one_hot(indices, depth=10, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None)
print ("a is : ")
print a
b = tf.reshape(a, (4, 10))
print ("a is : ")
print b

'''
a is : 
Tensor("one_hot:0", shape=(4, 1, 10), dtype=float32)
a is : 
Tensor("Reshape_1:0", shape=(4, 10), dtype=float32)
'''