tf.one_hot（）使用

最新推荐文章于 2025-03-23 21:57:01 发布

置顶我是白小纯

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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow

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本文详细介绍了TensorFlow中的tf.one_hot函数及其在条件生成对抗网络(conditionGAN)中的使用方法。通过实例演示了如何将标签转换为one-hot格式，并与噪声向量连接作为条件GAN的输入。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tf.one_hot在看conditionGAN的时候注意到label的输入要把它转换成one-hot形式，再与噪声z进行tf.concat输入，之前看的时候忽略了，现在再看才算明白为什么。

tf.one_hot(
    indices,#输入，这里是一维的
    depth,# one hot dimension.
    on_value=None,#output 默认1
    off_value=None,#output 默认0
    axis=None,#根据我的实验，默认为1
    dtype=None,
    name=None
)

代码

import tensorflow as tf
import numpy as np
z=np.random.randint(0,10,size=[10])
y=tf.one_hot(z,10,on_value=1,off_value=None,axis=0)
with tf.Session()as sess:
    print(z)
    print(sess.run(y))


[5 7 7 0 5 5 2 0 0 0]
[[0 0 0 1 0 0 0 1 1 1]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [1 0 0 0 1 1 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 1 1 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
z=np.random.randint(0,10,size=[10])
y=tf.one_hot(z,10,on_value=1,off_value=None)
y1=tf.one_hot(z,10,on_value=1,off_value=None,axis=1)
with tf.Session()as sess:
    print(z)
    print(sess.run(y))
    print("axis=1按行排", sess.run(y1))

    [6 3 4 9 6 5 5 1 2 1]
[[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1]
 [0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 0 0 0 0]
 [0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 1 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]]
axis=1按行排 [[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1]
 [0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 0 0 0 0]
 [0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 1 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]]

感觉实际用的时候可以不传入axis值。可以看到经过one-hot的处理，输入的维度变成了10×depth，值也变成了0和1.

下面说在condition GAN中要输入标签信息y，怎样处理的。
y是mnist的标签值，0和10之间的整数，尺寸为[BATCH],经过one-hot处理后维度变成了[BATCH，10]值也是0和1，此时再与噪声z按列（axis=1）连接，变成条件GAN的输入。因此one-hot操作是必须的，这个处理在infoGAN中将z，categorical latent code、continuous latent code连接在一起输入也要用到。

  y = tf.one_hot(y, 10, name='label_onehot')
   z = tf.random_uniform([BATCH, 100], -1, 1, name='z_train')
  tf.concat([z, y], 1)