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python - Softmax 矩阵到 0/1(One Hot)编码矩阵？

coder 2023-08-24 原文

假设我有以下张量 t 作为 softmax 函数的输出:

t = tf.constant(value=[[0.2,0.8], [0.6, 0.4]])
>> [ 0.2,  0.8]
   [ 0.6,  0.4]

现在我想将此矩阵 t 转换为类似于 OneHot 编码矩阵的矩阵:

Y.eval()
>> [   0,    1]
   [   1,    0]

我熟悉 c = tf.argmax(t) 它将给我 t 每行的索引应该是 1。但是要从 c 到 Y 似乎很难。

我已经尝试过使用 c 将 t 转换为 tf.SparseTensor，然后使用 tf.sparse_tensor_to_dense() 得到 Y。但是这种转换涉及相当多的步骤，而且对于这项任务来说似乎有些过分了——我什至还没有完全完成它，但我相信它可以工作。

是否有更合适/更简单的方法来进行我所缺少的这种转换。

我之所以需要这个是因为我有一个自定义的 Python 编码器 OneHot，我可以在其中输入 Y。 tf.one_hot()不够广泛 - 不允许自定义编码。

相关问题:

最佳答案

为什么不将 tf.argmax() 与 tf.one_hot() 结合起来。

Y = tf.one_hot(tf.argmax(t, dimension = 1), depth = 2)

关于python - Softmax 矩阵到 0/1(One Hot)编码矩阵？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38654543/

Softmaxpythoncodesection自定tensorflow

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