张量流–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。
一个热点张量是这样一个张量，其中所有的值都在 i =j 和 I 的指数上！=j 相同。
使用的方法:
- one_hot: 该方法接受一个指数张量，一个定义一个 hot 维度深度的标量，并返回一个默认开值为 1、关值为 0 的 one hot 张量。这些开和关值可以修改。
例 1:
Python 3
# 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)
示例 2: 该示例明确定义了一个热张量的开和关值。
Python 3
# 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)
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