tf.raw_ops.OneHot

Возвращает тензор one-hot.

tf.raw_ops.OneHot(
    indices, depth, on_value, off_value, axis=-1, name=None
)

Локации, представленные индексами в indices, принимают значение on_value, в то время как все остальные локации принимают значение off_value.

Если вход indices имеет ранг N, выход будет иметь ранг N+1, Новая ось создается на размерности axis (по умолчанию: новая ось добавляется в конец).

Если indices является скаляром, форма выхода будет вектором длины depth.

Если indices является вектором длины features, форма выхода будет:

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

Если indices является матрицей (пакет) с формой [batch, features], форма выхода будет:

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

Примеры

Предположим, что

indices = [0, 2, -1, 1]
depth = 3
on_value = 5.0
off_value = 0.0
axis = -1

Тогда выходной результат равен [4 x 3]:

output =
  [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)

Предположим, что

indices = [0, 2, -1, 1]
depth = 3
on_value = 0.0
off_value = 3.0
axis = 0

Тогда выходной результат равен [3 x 4]:

output =
  [0.0 3.0 3.0 3.0]
  [3.0 3.0 3.0 0.0]
  [3.0 3.0 3.0 3.0]
  [3.0 0.0 3.0 3.0]
//  ^                one_hot(0)
//      ^            one_hot(2)
//          ^        one_hot(-1)
//              ^    one_hot(1)

Предположим, что

indices = [[0, 2], [1, -1]]
depth = 3
on_value = 1.0
off_value = 0.0
axis = -1

Тогда выходной результат равен [2 x 2 x 3]:

output =
  [
    [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)
  ]