공개 최종 수업 OneHot
원-핫 텐서를 반환합니다.
'indices'에서 인덱스로 표시되는 위치는 'on_value' 값을 가지며, 다른 모든 위치는 'off_value' 값을 갖습니다.
입력 `indices`가 `N` 순위인 경우 출력은 `N+1` 순위를 갖게 됩니다. 새 축은 차원 `axis`에 생성됩니다(기본값: 새 축이 끝에 추가됩니다).
'indices'가 스칼라인 경우 출력 모양은 길이 '깊이'의 벡터가 됩니다.
`indices`가 `features` 길이의 벡터인 경우 출력 모양은 다음과 같습니다.
features x depth if axis == -1
depth x features if axis == 0
`indices`가 `[batch, feature]` 모양의 행렬(배치)인 경우 출력 모양은 다음과 같습니다. batch x features x depth if axis == -1
batch x depth x features if axis == 1
depth x batch x features if axis == 0
예 =========가정하자
indices = [0, 2, -1, 1]
depth = 3
on_value = 5.0
off_value = 0.0
axis = -1
그러면 출력은 `[4 x 3]`입니다: 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)
가정하자 indices = [0, 2, -1, 1]
depth = 3
on_value = 0.0
off_value = 3.0
axis = 0
그러면 출력은 `[3 x 4]`입니다: 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)
가정해보자 indices = [[0, 2], [1, -1]]
depth = 3
on_value = 1.0
off_value = 0.0
axis = -1
그런 다음 출력은 `[2 x 2 x 3]`입니다. 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)
]
중첩 클래스
수업 | OneHot.옵션 | OneHot 의 선택적 속성 |
공개 방법
출력 <U> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
정적 OneHot.옵션 | 축 (장축) |
static <U, T 확장 번호> OneHot <U> | |
출력 <U> | 출력 () 원-핫 텐서. |
상속된 메서드
공개 방법
공개 출력 <U> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 OneHot <U> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 인덱스, 피연산자 <Integer> 깊이, 피연산자 <U> onValue, 피연산자 <U> offValue, 옵션... 옵션)
새로운 OneHot 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
지수 | 인덱스의 텐서. |
깊이 | 하나의 핫 차원의 깊이를 정의하는 스칼라입니다. |
onValue | `indices[j] = i`일 때 출력에 채울 값을 정의하는 스칼라입니다. |
오프밸류 | `indices[j] != i`일 때 출력에 채울 값을 정의하는 스칼라입니다. |
옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- OneHot의 새 인스턴스