OneHot

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)
   ]