Google I/O एक लपेट है! TensorFlow सत्रों पर पकड़ बनाएं सत्र देखें

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: वनहॉट

#include <array_ops.h>

एक-एक गर्म टेंसर लौटाता है।

सारांश

सूचकांकों में indices द्वारा दर्शाए गए स्थान on_value मूल्य on_value , जबकि अन्य सभी स्थानों पर मूल्य off_value

यदि इनपुट indices N रैंक N , तो आउटपुट में रैंक N+1 , नया अक्ष आयाम axis पर बनाया गया axis (डिफ़ॉल्ट: नया अक्ष अंत में जोड़ा गया है)।

यदि indices एक अदिश राशि है तो आउटपुट आकार लंबाई की depth का वेक्टर होगा।

यदि indices लंबाई की features का एक वेक्टर features , तो आउटपुट आकार होगा:

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

यदि indices आकार [batch, features] 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

फिर आउटपुट [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)
है

मान लीजिए कि

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

फिर आउटपुट [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)
है

मान लीजिए कि

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

फिर आउटपुट [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)
  ]
है

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • सूचकांक: सूचकांकों का दसवां हिस्सा।
  • गहराई: एक स्केलर जो एक गर्म आयाम की गहराई को परिभाषित करता है।
  • on_value: indices[j] = i जब आउटपुट में भरने के लिए एक स्केलर परिभाषित करता है।
  • off_value: indices[j] != i आउटपुट में भरने के लिए एक स्केलर को परिभाषित करता है।

वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):

  • अक्ष: अक्ष को भरने के लिए (डिफ़ॉल्ट: -1, एक नया आंतरिक सबसे अक्ष)।

रिटर्न:

  • Output : एक-गर्म टेंसर।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

OneHot (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input depth, :: tensorflow::Input on_value, :: tensorflow::Input off_value)
OneHot (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input depth, :: tensorflow::Input on_value, :: tensorflow::Input off_value, const OneHot::Attrs & attrs)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
output

सार्वजनिक कार्य

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

Axis (int64 x)

संरचनाएं

टेंसोफ़्लो :: ऑप्स :: वनहॉट :: एट्र्स

OneHot के लिए वैकल्पिक विशेषता बसती है

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

उत्पादन

::tensorflow::Output output

सार्वजनिक कार्य

वनहॉट

 OneHot(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input depth,
  ::tensorflow::Input on_value,
  ::tensorflow::Input off_value
)

वनहॉट

 OneHot(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input depth,
  ::tensorflow::Input on_value,
  ::tensorflow::Input off_value,
  const OneHot::Attrs & attrs
)

नोड

::tensorflow::Node * node() const 

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट

 operator::tensorflow::Input() const 
है

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: आउटपुट

 operator::tensorflow::Output() const 

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

एक्सिस

Attrs Axis(
  int64 x
)