Tensorflow埋め込みルックアップを使用してワンショットエンコーディング

Question

私は現在埋め込みを使用したいonehotエンコーディングを持っています。しかし、私は

embed=tf.nn.embedding_lookup(embeddings, train_data) 
print(embed.get_shape()) 

embed data shape (11, 32, 729, 128)

呼び出すときに、この形状は（11、32、128）でなければなりませんが、train_dataがonehotエンコードされているので、それは私に間違った寸法を与えます。

train_data2=tf.matmul(train_data,tf.range(729)) 

私にエラーを与える：

ValueError: Shape must be rank 2 but is rank 3 

は私をしてください助けて！ありがとう。

Answer 1

あなたの例に小さな修正：

encoding_size = 4 
one_hot_batch = tf.constant([[0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0], [1, 0, 0, 0]]) 
one_hot_indexes = tf.matmul(one_hot_batch, np.array([range(encoding_size)], 
    dtype=np.int32).T) 

with tf.Session() as session: 
    print one_hot_indexes.eval() 

別の方法：

batch_size = 3 
one_hot_batch = tf.constant([[0, 0, 0, 1], [0, 1, 0, 0], [1, 0, 0, 0]]) 
one_hot_indexes = tf.where(tf.not_equal(one_hot_batch, 0)) 
one_hot_indexes = one_hot_indexes[:, 1] 
one_hot_indexes = tf.reshape(one_hot_indexes, [batch_size, 1]) 
with tf.Session() as session: 
    print one_hot_indexes.eval() 

どちらの場合も、結果：

[[3] 
[1] 
[0]]