एक-हॉट टेंसर लौटाता है।
`सूचकांकों` में सूचकांकों द्वारा दर्शाए गए स्थान `on_value` मान लेते हैं, जबकि अन्य सभी स्थान `off_value` मान लेते हैं।
यदि इनपुट `सूचकांक` रैंक `एन` है, तो आउटपुट में रैंक `एन+1` होगा, नया अक्ष आयाम `अक्ष` पर बनाया गया है (डिफ़ॉल्ट: नया अक्ष अंत में जोड़ा गया है)।
यदि `सूचकांक` एक अदिश राशि है तो आउटपुट आकार लंबाई `गहराई` का एक वेक्टर होगा।
यदि `indices` लंबाई `features` का एक वेक्टर है, तो आउटपुट आकार होगा:
features x depth if axis == -1
depth x features if axis == 0
यदि `indices` आकार `[बैच, फीचर्स]` के साथ एक मैट्रिक्स (बैच) है, तो आउटपुट आकार होगा: batch x features x depth if axis == -1
batch x depth x features if axis == 1
depth x batch x features if axis == 0
उदाहरण =========मान लीजिए कि
indices = [0, 2, -1, 1]
depth = 3
on_value = 5.0
off_value = 0.0
axis = -1
तो आउटपुट है `[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)
मान लीजिए कि indices = [0, 2, -1, 1]
depth = 3
on_value = 0.0
off_value = 3.0
axis = 0
तो आउटपुट है `[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)
मान लें कि indices = [[0, 2], [1, -1]]
depth = 3
on_value = 1.0
off_value = 0.0
axis = -1
तो आउटपुट है `[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)
]
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | वनहॉट.विकल्प | OneHot के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <यू> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर वनहॉट.विकल्प | अक्ष (लंबा अक्ष) |
स्थिर <यू टीटाइप > वनहॉट <यू> का विस्तार करता है | |
आउटपुट <यू> | आउटपुट () एक-गर्म टेंसर। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक OneHot.Options अक्ष (लंबा अक्ष)
पैरामीटर
एक्सिस | भरने के लिए अक्ष (डिफ़ॉल्ट: -1, एक नया आंतरिकतम अक्ष)। |
---|
सार्वजनिक स्थैतिक OneHot <U> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <? विस्तारित TNumber > सूचकांक, ऑपरेंड < TInt32 > गहराई, ऑपरेंड <U> ऑनवैल्यू, ऑपरेंड <U> ऑफवैल्यू, विकल्प... विकल्प)
एक नए वनहॉट ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|---|
सूचकांक | सूचकांकों का एक टेंसर. |
गहराई | एक अदिश राशि जो एक गर्म आयाम की गहराई को परिभाषित करती है। |
ऑनवैल्यू | `indices[j] = i` होने पर आउटपुट में भरने के लिए मान को परिभाषित करने वाला एक स्केलर। |
ऑफवैल्यू | `indices[j] !=i` होने पर आउटपुट में भरने के लिए मान को परिभाषित करने वाला एक स्केलर। |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- वनहॉट का एक नया उदाहरण