Python tf.one_hot用法及代碼示例

返回一個 one-hot 張量。

用法

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

另見tf.fill、tf.eye。

indices 中的索引表示的位置取值 on_value ，而所有其他位置取值 off_value 。

on_value 和 off_value 必須具有匹配的數據類型。如果還提供了 dtype，則它們必須與 dtype 指定的數據類型相同。

如果未提供on_value，則默認值為1，類型為dtype

如果未提供off_value，則默認值為0，類型為dtype

如果輸入 indices 排名為 N ，則輸出排名為 N+1 。新軸在維度 axis 處創建(默認：新軸附加在末尾)。

如果 indices 是標量，則輸出形狀將是長度為 depth 的向量

如果 indices 是長度為 features 的向量，則輸出形狀將為：

features x depth if axis == -1
  depth x features if axis == 0

如果 indices 是形狀為 [batch, features] 的矩陣(批次)，則輸出形狀將為：

batch x features x depth if axis == -1
  batch x depth x features if axis == 1
  depth x batch x features if axis == 0

如果 indices 是 RaggedTensor，則 'axis' 參數必須為正表示非參差不齊的軸。輸出將等效於在 RaggedTensor 的值上應用 'one_hot'，並根據結果創建新的 RaggedTensor。

如果未提供 dtype ，它將嘗試假設 on_value 或 off_value 的數據類型，如果傳入一個或兩個。如果沒有提供 on_value , off_value 或 dtype ，則 dtype將默認為值 tf.float32 。

注意：如果需要非數字數據類型輸出(tf.string,tf.bool等)，兩者on_value和off_value 必須提供給one_hot.

例如：

indices = [0, 1, 2]
depth = 3
tf.one_hot(indices, depth)  # output:[3 x 3]
# [[1., 0., 0.],
#  [0., 1., 0.],
#  [0., 0., 1.]]

indices = [0, 2, -1, 1]
depth = 3
tf.one_hot(indices, depth,
           on_value=5.0, off_value=0.0,
           axis=-1)  # output:[4 x 3]
# [[5.0, 0.0, 0.0],  # one_hot(0)
#  [0.0, 0.0, 5.0],  # one_hot(2)
#  [0.0, 0.0, 0.0],  # one_hot(-1)
#  [0.0, 5.0, 0.0]]  # one_hot(1)

indices = [[0, 2], [1, -1]]
depth = 3
tf.one_hot(indices, depth,
           on_value=1.0, off_value=0.0,
           axis=-1)  # output:[2 x 2 x 3]
# [[[1.0, 0.0, 0.0],   # one_hot(0)
#   [0.0, 0.0, 1.0]],  # one_hot(2)
#  [[0.0, 1.0, 0.0],   # one_hot(1)
#   [0.0, 0.0, 0.0]]]  # one_hot(-1)

indices = tf.ragged.constant([[0, 1], [2]])
depth = 3
tf.one_hot(indices, depth)  # output:[2 x None x 3]
# [[[1., 0., 0.],
#   [0., 1., 0.]],
#  [[0., 0., 1.]]]