TensorFlow，tf.one_hot为什么输出的形状由轴的值定义？

Question

我读了docs of tf.one_hot并找到了

  

......新轴在尺寸轴上创建（默认：新轴附加在末尾）。

什么是The new axis？

  

如果indices是长度要素的向量，则输出形状将为：

     

    

如果轴== -1

，则为x深度          

深度x特征如果轴== 0

  

     

如果indices是具有形状[batch，features]的矩阵（批处理），则输出形状将为：

     

    

批次x特征x深度，如果轴== -1

         

批量x深度x特征如果轴== 1

         

深度x批次x特征如果轴== 0

  

为什么输出的形状由轴定义？

Answer 1

tf.one_hot()转换索引列表（例如[0, 2, 1]）并将其转换为长度为depth的单热矢量列表。

例如，如果depth = 3，

• 输入中的索引0将替换为[1,0,0]
• 输入中的索引1将替换为[0,1,0]
• 输入中的索引2将替换为[0,0,1]

因此[0, 2, 1]将被编码为[[1, 0, 0], [0, 0, 1], [0, 1, 0]]

如您所见，输出的维数比输入多一个（因为每个索引都被一个向量替换）。

默认情况下（以及您通常需要的），新维度会被创建为最后一维，因此如果您的输入形状为(d1, d2, .., dn)，那么您的输出将是形状{ {1}}。但是，如果更改输入参数 axis ，您可以选择将新维度放在其他位置，例如(d1, d2, .., dn, depth)输出的形状为axis=0。

更改维度的顺序基本上是转置的n维版本：您具有相同的数据，但切换索引的顺序以访问它们（相当于切换2D矩阵中的列和行）。