一、独热编码

独热编码（one-hot encoding），独热编码一般是在有监督学习中对数据集进行标注时候使用的，指的是在分类问题中，将存在数据类别的那一类用X表示，不存在的用Y表示，这里的X常常是1， Y常常是0。

e.g.如果我们有3类问题，有数据(Xi,Yi)，其中类别Yi有3种取值。

如果Yj为第一类那么其独热编码为：

如果Yj为第二类那么其独热编码为：

只对存在有该类别的数的位置上进行标记为1，其他皆为0。一般用于计算交叉熵损失函数。

二、tf.one_hot()

tf.one_hot()函数是将input转化为one-hot类型数据输出，相当于将多个数值联合放在一起作为多个相同类型的向量，可用于表示各自的概率分布，通常用于分类任务中作为最后的FC层的输出，有时翻译成“独热”编码。

one_hot(indices,#输入，这里是一维的depth,# one hot dimension.on_value=None,#output 默认1off_value=None,#output 默认0axis=None,dtype=None,name=None
)

需要指定indices，和depth，其中depth是编码深度，on_value和off_value相当于是编码后的开闭值，如同我们刚才描述的X值和Y值，需要和dtype相同类型（指定了dtype的情况下），axis指定编码的轴。

indices表示输入的多个数值，通常是矩阵形式；depth表示输出的尺寸。
由于one-hot类型数据长度为depth位,其中只用一位数字表示原输入数据，这里的on_value就是这个数字，默认值为1，one-hot数据的其他位用off_value表示，默认值为0。

indices = 0 对应的输出是[1, 0 … 0, 0], indices = 1 对应的输出是[0, 1 … 0, 0], 依次类推，最大可能值的输出是[0, 0 … 0, 1]。

三、例子

import tensorflow as tf  classes = 3
labels = tf.constant([0,1,2]) # 输入的元素值最小为0，最大为2
output = tf.one_hot(labels,classes)sess = tf.Session()
with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())output = sess.run(output)print("output of one-hot is : ",output)

output of one-hot is :
[[ 1.  0.  0.][ 0.  1.  0.][ 0.  0.  1.]]

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