TensorFlow，tf.one_hot爲什麼輸出的形狀是由axis的值定義的？

Question

我看了docs of tf.one_hot，發現

...。新軸在尺寸軸上創建（默認：新軸在最後附加）。

什麼是The new axis？

如果索引是的長度特徵的載體，其輸出的形狀將是：

設有×深如果軸== -1

深×特徵如果軸== 0

如果指數是具有形狀[批次，特徵]的矩陣（批次），則輸出形狀將爲：

批次X功能x深如果軸== -1

批次×深×特徵如果軸== 1

深×批次X特徵如果軸== 0

爲什麼輸出的形狀是由軸定義的？

Answer 1

tf.one_hot()轉換索引列表（例如[0, 2, 1]）並將其轉換成長度爲depth的單向矢量列表。

例如，如果depth = 3，在輸入

• 索引0將由[1，0,0]在輸入
• 索引1將被替換被替換由[0，1，0 ]
• 索引2在輸入將由[0,0，1]

所以[0, 2, 1]將被編碼爲[[1, 0, 0], [0, 0, 1], [0, 1, 0]]

0來替換

如您所見，輸出具有比輸入更多的維度（因爲每個索引都被一個向量所替代）。

默認情況下（和你通常需要）新的層面創建作爲最後一個，所以如果你的輸入形狀(d1, d2, .., dn)的，你的輸出就會形狀(d1, d2, .., dn, depth)的。但是，如果更改輸入參數軸，則可以選擇將其他位置的維度放在其他位置，例如，如果axis=0的輸出形狀爲(depth, d1, d2, .., dn)。

更改維度的順序基本上是n維版本的轉置：您具有相同的數據，但切換索引的順序以訪問它們（等同於切換2D矩陣中的列和行） 。