tf.one_hot（）使用

tf.one_hot在看conditionGAN的时候注意到label的输入要把它转换成one-hot形式，再与噪声z进行tf.concat输入，之前看的时候忽略了，现在再看才算明白为什么。

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,#根据我的实验，默认为1
dtype=None,
name=None
)

代码

import tensorflow as tf
import numpy as np
z=np.random.randint(0,10,size=[10])
y=tf.one_hot(z,10,on_value=1,off_value=None,axis=0)
with tf.Session()as sess:
print(z)
print(sess.run(y))

[5 7 7 0 5 5 2 0 0 0]
[[0 0 0 1 0 0 0 1 1 1]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[1 0 0 0 1 1 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[0 1 1 0 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
z=np.random.randint(0,10,size=[10])
y=tf.one_hot(z,10,on_value=1,off_value=None)
y1=tf.one_hot(z,10,on_value=1,off_value=None,axis=1)
with tf.Session()as sess:
print(z)
print(sess.run(y))
print("axis=1按行排", sess.run(y1))

[6 3 4 9 6 5 5 1 2 1]
[[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]
[0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 1]
[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0]
[0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
[0 0 1 0 0 0 0 0 0 0]
[0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]]
axis=1按行排 [[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]
[0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 1]
[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0]
[0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
[0 0 1 0 0 0 0 0 0 0]
[0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]]

感觉实际用的时候可以不传入axis值。可以看到经过one-hot的处理，输入的维度变成了10×depth，值也变成了0和1.

下面说在condition GAN中要输入标签信息y，怎样处理的。

y是mnist的标签值，0和10之间的整数，尺寸为[BATCH],经过one-hot处理后维度变成了[BATCH，10]值也是0和1，此时再与噪声z按列（axis=1）连接，变成条件GAN的输入。因此one-hot操作是必须的，这个处理在infoGAN中将z，categorical latent code、continuous latent code连接在一起输入也要用到。

y = tf.one_hot(y, 10, name='label_onehot')
z = tf.random_uniform([BATCH, 100], -1, 1, name='z_train')
tf.concat([z, y], 1)