TensorFlow – 如何创建一个热张量

TensorFlow是谷歌设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。

一个热张量是一个张量，其中i =j和i!=j的索引处的所有数值是相同的。

使用的方法:

• one_hot：这个方法接受一个索引张量，一个定义一热维度深度的标量，并返回一个默认值为1和关闭值为0的一热张量。这些开启和关闭的值可以被修改。

示例 1:

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the Input
indices = tf.constant([1, 2, 3])
  
# Printing the Input
print("Indices: ", indices)
  
# Generating one hot Tensor
res = tf.one_hot(indices, depth = 3)
  
# Printing the resulting Tensors
print("Res: ", res )

输出:

Indices:  tf.Tensor([1 2 3], shape=(3, ), dtype=int32)
Res:  tf.Tensor(
[[0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]
 [0. 0. 0.]], shape=(3, 3), dtype=float32)

例子2：这个例子明确地定义了一热张量的开启和关闭值。

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the Input
indices = tf.constant([1, 2, 3])
  
# Printing the Input
print("Indices: ", indices)
  
# Generating one hot Tensor
res = tf.one_hot(indices, depth = 3, on_value = 3, off_value =-1)
  
# Printing the resulting Tensors
print("Res: ", res )

输出:

Indices:  tf.Tensor([1 2 3], shape=(3, ), dtype=int32)
Res:  tf.Tensor(
[[-1  3 -1]
 [-1 -1  3]
 [-1 -1 -1]], shape=(3, 3), dtype=int32)