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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: वनहॉट
#include <array_ops.h>
एक-हॉट टेंसर लौटाता है।
सारांश
indices
में दर्शाए गए स्थान on_value
मान लेते हैं, जबकि अन्य सभी स्थान off_value
मान लेते हैं।
यदि इनपुट indices
रैंक N
है, तो आउटपुट में रैंक N+1
होगा, नया अक्ष आयाम axis
पर बनाया गया है (डिफ़ॉल्ट: नया अक्ष अंत में जोड़ा गया है)।
यदि indices
एक अदिश राशि है तो आउटपुट आकार लंबाई depth
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
एक मैट्रिक्स (बैच) है जिसका आकार [batch, features]
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
लगता है कि
indices = [0, 2, -1, 1]
depth = 3
on_value = 5.0
off_value = 0.0
axis = -1
फिर 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)
लगता है कि
indices = [0, 2, -1, 1]
depth = 3
on_value = 0.0
off_value = 3.0
axis = 0
फिर 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)
लगता है कि
indices = [[0, 2], [1, -1]]
depth = 3
on_value = 1.0
off_value = 0.0
axis = -1
फिर 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)
]
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- सूचकांक: सूचकांकों का एक टेंसर।
- गहराई: एक अदिश राशि जो एक गर्म आयाम की गहराई को परिभाषित करती है।
- on_value:
indices[j] = i
होने पर आउटपुट में भरने के लिए मान को परिभाषित करने वाला एक स्केलर। - off_value:
indices[j] != i
होने पर आउटपुट में भरने के लिए मान को परिभाषित करने वाला एक स्केलर।
वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs
):
- अक्ष: भरने के लिए अक्ष (डिफ़ॉल्ट: -1, एक नया आंतरिकतम अक्ष)।
रिटर्न:
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य |
---|
Axis (int64 x) | |
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
नोड
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
धुरी
Attrs Axis(
int64 x
)
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आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],null,["# tensorflow::ops::OneHot Class Reference\n\ntensorflow::ops::OneHot\n=======================\n\n`#include \u003carray_ops.h\u003e`\n\nReturns a one-hot tensor.\n\nSummary\n-------\n\nThe locations represented by indices in `indices` take value `on_value`, while all other locations take value `off_value`.\n\nIf the input `indices` is rank `N`, the output will have rank `N+1`, The new axis is created at dimension `axis` (default: the new axis is appended at the end).\n\nIf `indices` is a scalar the output shape will be a vector of length `depth`.\n\nIf `indices` is a vector of length `features`, the output shape will be: \n\n```text\n features x depth if axis == -1\n depth x features if axis == 0\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nIf `indices` is a matrix (batch) with shape `[batch, features]`, the output shape will be: \n\n```text\n batch x features x depth if axis == -1\n batch x depth x features if axis == 1\n depth x batch x features if axis == 0\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\nExamples\n========\n\n\u003cbr /\u003e\n\nSuppose that \n\n```scdoc\n indices = [0, 2, -1, 1]\n depth = 3\n on_value = 5.0\n off_value = 0.0\n axis = -1\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThen output is `[4 x 3]`: \n\n```scdoc\noutput =\n [5.0 0.0 0.0] // one_hot(0)\n [0.0 0.0 5.0] // one_hot(2)\n [0.0 0.0 0.0] // one_hot(-1)\n [0.0 5.0 0.0] // one_hot(1)\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nSuppose that \n\n```scdoc\n indices = [0, 2, -1, 1]\n depth = 3\n on_value = 0.0\n off_value = 3.0\n axis = 0\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThen output is `[3 x 4]`: \n\n```scdoc\noutput =\n [0.0 3.0 3.0 3.0]\n [3.0 3.0 3.0 0.0]\n [3.0 3.0 3.0 3.0]\n [3.0 0.0 3.0 3.0]\n// ^ one_hot(0)\n// ^ one_hot(2)\n// ^ one_hot(-1)\n// ^ one_hot(1)\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nSuppose that \n\n```scdoc\n indices = [[0, 2], [1, -1]]\n depth = 3\n on_value = 1.0\n off_value = 0.0\n axis = -1\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThen output is `[2 x 2 x 3]`: \n\n```scdoc\noutput =\n [\n [1.0, 0.0, 0.0] // one_hot(0)\n [0.0, 0.0, 1.0] // one_hot(2)\n ][\n [0.0, 1.0, 0.0] // one_hot(1)\n [0.0, 0.0, 0.0] // one_hot(-1)\n ]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- indices: A tensor of indices.\n- depth: A scalar defining the depth of the one hot dimension.\n- on_value: A scalar defining the value to fill in output when `indices[j] = i`.\n- off_value: A scalar defining the value to fill in output when `indices[j] != i`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/one-hot/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_one_hot_1_1_attrs)):\n\n- axis: The axis to fill (default: -1, a new inner-most axis).\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The one-hot tensor.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [OneHot](#classtensorflow_1_1ops_1_1_one_hot_1a854f72c62e64f05c6b259c56ea5734bf)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` depth, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` on_value, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` off_value)` ||\n| [OneHot](#classtensorflow_1_1ops_1_1_one_hot_1a606bee0fc38c4a1041cb1cd0be5920ca)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` depth, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` on_value, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` off_value, const `[OneHot::Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/one-hot/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_one_hot_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_one_hot_1aa5fc51f1f352f7ce7ffb0906b98ab4ec) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_one_hot_1a120b99aec6bb831f0cec75b08bb8ab99) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_one_hot_1a79ee3b14e2833cd20e87ac9ed19c8852)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_one_hot_1afd6cf127f64b799170e3bbdb63bbf3a8)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_one_hot_1aeb4ae438117dbe3d0e9a0ff8af670b54)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Axis](#classtensorflow_1_1ops_1_1_one_hot_1a11c56717df9255c7d78ae73a2a9349f6)`(int64 x)` | [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/one-hot/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_one_hot_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::OneHot::Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/one-hot/attrs) | Optional attribute setters for [OneHot](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/one-hot#classtensorflow_1_1ops_1_1_one_hot). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### OneHot\n\n```gdscript\n OneHot(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input depth,\n ::tensorflow::Input on_value,\n ::tensorflow::Input off_value\n)\n``` \n\n### OneHot\n\n```gdscript\n OneHot(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input depth,\n ::tensorflow::Input on_value,\n ::tensorflow::Input off_value,\n const OneHot::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### Axis\n\n```text\nAttrs Axis(\n int64 x\n)\n```"]]