Функция one_hot

Функция one_hot создает one-hot тензор из переданного тензора индексов. Первым параметром функция принимает тензор с индексами классов. Вторым параметром передается глубина - количество классов. Третьим и четвертым параметрами можно передать значения для позиций on и off.

Синтаксис

tf.one_hot(indices, depth, [on_value], [off_value], [axis], [dtype])

Пример

Давайте создадим one-hot тензор из тензора индексов 0, 1, 2 с глубиной 3:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([0, 1, 2])
res = tf.one_hot(t, depth=3)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]], shape=(3, 3), dtype=float32)

Пример

Давайте создадим one-hot тензор из двумерного тензора индексов с глубиной 4:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[1, 2], [3, 0]])
res = tf.one_hot(t, depth=4)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[0. 1. 0. 0.]
  [0. 0. 1. 0.]]

 [[0. 0. 0. 1.]
  [1. 0. 0. 0.]]], shape=(2, 2, 4), dtype=float32)

Пример

Давайте создадим one-hot тензор со своими значениями on_value и off_value:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([0, 1, 2])
res = tf.one_hot(t, depth=3, on_value=5, off_value=-5)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[ 5 -5 -5]
 [-5  5 -5]
 [-5 -5  5]], shape=(3, 3), dtype=int32)

Пример

Давайте создадим one-hot тензор с целым типом данных int32:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([0, 1, 2])
res = tf.one_hot(t, depth=3, dtype=tf.int32)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[1 0 0]
 [0 1 0]
 [0 0 1]], shape=(3, 3), dtype=int32)

Смотрите также

функцию constant,
которая создает тензор из переданных данных
функцию cast,
которая преобразует тензор к другому типу данных
функцию eye,
которая создает единичную матрицу
функцию convert_to_tensor,
которая преобразует данные в тензор