one hot Encoding في تنسرفلو Tensorflow

اعتبارًا من TensorFlow 0.8 ، يمكنك استخدام  tf.one_hot  للقيام بتحويل ال labels إلى تمثيل ال One-Hot_Encoding. مثال عليها لنفرض أن لديك 4 فئات(قطة 0 ، كلب 1 ، طائر 2 ، إنسان 3) ولدينا عينتان هما (قط و إنسان) أي 0 و 3.

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
res = tf.one_hot(indices=[0, 3], depth=4) # نحدد العمق على 4 لأنه لدينا 4 فئات
with tf.Session() as sess:
    print (sess.run(res))
"""
[[1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]]
"""

بالإضافة إلى ذلك إذا أحببت هناك tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits، والتي تيح لك حساب الانتروبيا المتقاطعة مباشرة على ال labels  (طبعاً Spare Labels) بدلاً من الحاجة إلى تحويلها إلى One-Hot.