Tensorrのフローコードでスカラーを1つのホットにラベル付けしますか？

Question

スカラーから暑いものへの変換が意味するものは何かを教えてください。 labels_dense.shape[0]の目的は何ですか、最後にラベル1のhot.flatが1に等しい理由は何ですか？ def dense_to_one_hot(labels_dense, num_classes=10): """Convert class labels from scalars to one-hot vectors""" num_labels = labels_dense.shape[0] index_offset = np.arange(num_labels) * num_classes labels_one_hot = np.zeros((num_labels, num_classes)) labels_one_hot.flat[index_offset + labels_dense.ravel()] = 1 return labels_one_hot

Answer 1

私はあなたが1つのホットエンコーディングは役に立ち機械学習にどのように機能するかを説明し、この答えを見つけるかもしれないと思う： One Hot Encoding for Machine learning