用于批量训练的张量流中的一个热编码

Question

我的训练数据包含~1500个标签（字符串，每个记录一个标签），我想进行批量训练（只需将一个批次加载到内存中以更新神经网络中的权重）。我想知道在tensorflow中是否有一个类为每个批处理中的标签做一个热编码？像sklearn我们可以做的事情

onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
onehot_encoder.fit(entire training labels)

然后在tensorflow会话中的每个批次中，我可以将我的批次标签转换为用于训练的张量流

batch_label = onehot_encoder.transform(batch training labels)
sess.run(feed_dict={x:...,y:batch_label)

一个例子将不胜感激。感谢。

Answer 1

我认为此帖与Tensorflow One Hot Encoder?

类似

来自此链接的排序答案http://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/one_hot

indices = [0, 1, 2]
depth = 3
tf.one_hot(indices, depth)  
# output: [3 x 3]
# [[1., 0., 0.],
#  [0., 1., 0.],
#  [0., 0., 1.]]

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