Tensorflow.js tf.oneHot()用法及代码示例

Tensorflow.js是Google开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。

tf.oneHot()函数用于创建one-hot tf.Tensor。由索引表示的位置将值设为1(默认值)，也称为onValue，而所有其他位置将值设为0(默认值)，也称为offValue。

用法:

tf.oneHot (indices, depth, onValue, offValue)

参数：此函数接受三个参数，如下所示：

• indices它可以使用dtype int32的tf.Tensor(TypedArray或Array)索引。
• depth深度的数据类型是数字。它用于表示一个热尺寸的深度。
• onValueonValue的数据类型是数字。当索引与位置匹配时，用于填写输出。它是一个可选参数。
• offValueoffValue的数据类型是数字。当索引与位置不匹配时，用于填写输出。这也是一个可选参数。

返回：它返回一个tf.Tensor。

范例1：

// Importting the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Use of oneHot function.
var val = tf.oneHot(tf.tensor1d([0,1,2], 'int32'), 3);;
  
// Printing the tensor
val.print()

输出：

Tensor
    [[1, 0, 0],
    [0, 1, 0],
    [0, 0, 1]]

范例2：

// Importting the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
  
// Creating and intializing a new variable 
var val = tf.oneHot(tf.tensor1d([0,1,2], 'int32'), 3,9,-1);
  
// Printing the tensor
val.print()

输出：

Tensor
    [[9 , -1, -1],
    [-1, 9 , -1],
    [-1, -1, 9 ]]

参考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#oneHot