একটি এক-গরম টেনসর প্রদান করে।
`সূচক`-এ সূচক দ্বারা উপস্থাপিত অবস্থানগুলি `অন_মূল্য` মান নেয়, অন্য সব অবস্থান `অফ_মান` মান নেয়।
যদি ইনপুট `সূচক` র্যাঙ্ক `N` হয়, তাহলে আউটপুটে `N+1` র্যাঙ্ক থাকবে, নতুন অক্ষটি মাত্রা `অক্ষ` এ তৈরি করা হয় (ডিফল্ট: নতুন অক্ষ শেষে যুক্ত করা হয়)।
যদি `সূচক` একটি স্কেলার হয় তাহলে আউটপুট আকার হবে দৈর্ঘ্য `গভীর` ভেক্টর।
যদি `সূচক` দৈর্ঘ্যের একটি ভেক্টর হয় `বৈশিষ্ট্য`, আউটপুট আকৃতি হবে:
features x depth if axis == -1
depth x features if axis == 0
যদি `সূচক` হয় একটি ম্যাট্রিক্স (ব্যাচ) যার আকৃতি `[ব্যাচ, বৈশিষ্ট্য]`, আউটপুট আকৃতি হবে: batch x features x depth if axis == -1
batch x depth x features if axis == 1
depth x batch x features if axis == 0
উদাহরণ =========ধরুন
indices = [0, 2, -1, 1]
depth = 3
on_value = 5.0
off_value = 0.0
axis = -1
তাহলে আউটপুট হল `[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)
ধরুন যে indices = [0, 2, -1, 1]
depth = 3
on_value = 0.0
off_value = 3.0
axis = 0
তাহলে আউটপুট হল `[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)
ধরুন যে indices = [[0, 2], [1, -1]]
depth = 3
on_value = 1.0
off_value = 0.0
axis = -1
তাহলে আউটপুট হল `[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)
]
নেস্টেড ক্লাস
ক্লাস | OneHot.Options | OneHot এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য |
ধ্রুবক
স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট <U> | আউটপুট হিসাবে () টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়। |
স্ট্যাটিক OneHot.Options | অক্ষ (দীর্ঘ অক্ষ) |
স্ট্যাটিক <U TType > OneHot <U> প্রসারিত করে | |
আউটপুট <U> | আউটপুট () এক-গরম টেনসর। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <U> হিসাবে আউটপুট ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক OneHot.Options অক্ষ (দীর্ঘ অক্ষ)
পরামিতি
অক্ষ | পূরণ করার জন্য অক্ষ (ডিফল্ট: -1, একটি নতুন অভ্যন্তরীণ অক্ষ)। |
---|
পাবলিক স্ট্যাটিক OneHot <U> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <? প্রসারিত TNumber > indices, Operand < TInt32 > গভীরতা, Operand <U> onValue, Operand <U> offValue, বিকল্প... বিকল্প)
একটি নতুন OneHot অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
সূচক | সূচকের একটি টেনসর। |
গভীরতা | একটি স্কেলার একটি গরম মাত্রার গভীরতা নির্ধারণ করে। |
মান | একটি স্কেলার যা `সূচক[j] = i` হলে আউটপুট পূরণ করার মান নির্ধারণ করে। |
অফ ভ্যালু | একটি স্কেলার যা `সূচক[j] != i` হলে আউটপুট পূরণ করার মান নির্ধারণ করে। |
বিকল্প | ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে |
রিটার্নস
- OneHot এর একটি নতুন উদাহরণ