TensorFlow学习笔记--onehot编码

桃扇骨 2022-05-14 03:22 225阅读 0赞

**onehot：**顾名思义--独热

**适用：**因为有些数据集并非连续性的，例如常见的多分类，适用于离散型的数据集

**离散型的数据集：**二分类，多分类等等

**连续型的数据集：**语言识别，文本等等

**对比普通label，和做了onehot编码的label**

这里假设为四分类batch\_size为4

普通标签

label = \[0,1,2,3\]

onehot编码标签

label = \[\[1,0，0，0\],\[0,1，0，0\],\[0,0，1，0\],\[0，0，0，1\]\]

**代码**

tf.one_hot(
        indices,#输入，这里是一维的
        depth,# one hot dimension.
        on_value=None,#output 默认1
        off_value=None,#output 默认0
        axis=None,#默认为1
        dtype=None,
        name=None
    )

labels = \[0,1,2,3\]

labels\_ = tf.one\_hot(labels,4,on\_value=1,axis=1)

labels\_---> \[\[1,0，0，0\],\[0,1，0，0\],\[0,0，1，0\],\[0，0，0，1\]\]

**计算loss**

cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits_scaled, labels=labels)
    loss = tf.reduce_mean(cross_entropy, name='loss')

**这里发两个损失函数的对比：**

两个函数虽然功能类似，但是其参数labels有明显区别。tf.nn.softmax\_cross\_entropy\_with\_logits（）中的logits和labels的shape都是\[batch\_size, num\_classes\]，而tf.nn.sparse\_softmax\_cross\_entropy\_with\_logits（）中的labels是稀疏表示的，是 \[0，num\_classes）中的一个数值，代表正确分类结果。即sparse\_softmax\_cross\_entropy\_with\_logits 直接用标签计算交叉熵，而 softmax\_cross\_entropy\_with\_logits 是标签的onehot向量参与计算。softmax\_cross\_entropy\_with\_logits 的 labels 是 sparse\_softmax\_cross\_entropy\_with\_logits 的 labels 的一个独热版本（one hot version）。

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