OneHot

Tek sıcak tensör verir.

"Endeksler" deki endekslerle temsil edilen konumlar "on_value" değerini alırken, diğer tüm yerler "off_value" değerini alır.

Girdi "endeksler", sıra "N" ise, çıktının sıralaması "N + 1" olacaktır, Yeni eksen "eksen" boyutunda oluşturulur (varsayılan: yeni eksen sona eklenir).

"Endeksler" bir skaler ise, çıktı şekli "derinlik" uzunluğunun bir vektörü olacaktır.

"Dizinler" uzunluk "özelliklerin" bir vektörüyse, çıktı şekli şöyle olacaktır:

features x depth if axis == -1
   depth x features if axis == 0
 

"Dizinler", "[toplu iş, özellikler]" şeklinde bir matris (toplu) ise, çıktı şekli şöyle olacaktır:

batch x features x depth if axis == -1
   batch x depth x features if axis == 1
   depth x batch x features if axis == 0
 

Örnekler == =======

indices = [0, 2, -1, 1]
   depth = 3
   on_value = 5.0
   off_value = 0.0
   axis = -1
 

O zaman çıktının "[4 x 3]" olduğunu varsayalım:

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)
 

Diyelim ki

indices = [0, 2, -1, 1]
   depth = 3
   on_value = 0.0
   off_value = 3.0
   axis = 0
 

Çıktı "[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)
 

indices = [[0, 2], [1, -1]]
   depth = 3
   on_value = 1.0
   off_value = 0.0
   axis = -1
 

O zaman çıktının "[2 x 2 x 3]" olduğunu varsayalım:

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)
   ]