tf.one_hot函数详解，看了很多介绍写的比较模糊，结合理解看懂了记录下来，分享给更多需要的朋友！
需积分: 1 97 浏览量
2022-05-30
17:56:03
上传
评论
收藏 14KB DOCX 举报
tensorow one-hot 独热编码介绍：
tf.one_hot 函数详解，看了很多介绍写的比较模糊，结合理解看懂了记录下来，分享
给更多需要的朋友！
实例：
import tensorflow as tf
var1 = tf.one_hot(indices=[0,1,2,3],depth=6,axis=0)
var2 = tf.one_hot(indices=[0,1,2,3],depth=6,axis=1)
var3 = tf.one_hot(indices=[0,1,2,3],depth=4,axis=1)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
a,b,c = sess.run([var1,var2,var3])
print(a)
print(b)
print(c)
这里的 axis 代表从那个维度开始，depth 代表分类的个数，这里以维度 0 为示例开始介
绍：当 axis=0；代表从第一个维度开始扩展。默认输出维度为（M, depth）这里，
M=Len(indices)=3+1=4，depth=6
var1：如果从第一个维度开始扩展，那输出维度则变为（6, 4）则 a 的输出为：
[[1,0,0,0,],
[0,1,0,0],
[0,0,1,0],
[0,0,0,1],
[0,0,0,0],
[0,0,0,0]]
Var2：如果从第二个维度开始扩展，那输出维度则变为（4, 6）则 b 的输出为：
[[1,0,0,0,0,0],
[0,1,0,0,0,0],
[0,0,1,0,0,0],
[0,0,0,1,0,0]]
评论0
最新资源