mindspore.nn.OneHot ==================== .. py:class:: mindspore.nn.OneHot(axis=-1, depth=1, on_value=1.0, off_value=0.0, dtype=mstype.float32) 返回一个one-hot类型的Tensor。 参数 `indices` 表示的位置取值为on_value,其他所有位置取值为off_value。 .. note:: 如果indices是n阶Tensor,那么返回的one-hot Tensor则为n+1阶Tensor。 如果 `indices` 是Scalar,则输出shape将是长度为 `depth` 的向量。 如果 `indices` 是长度为 `features` 的向量,则输出shape为: .. code-block:: features * depth if axis == -1 depth * features if axis == 0 如果 `indices` 是shape为 `[batch, features]` 的矩阵,则输出shape为: .. code-block:: batch * features * depth if axis == -1 batch * depth * features if axis == 1 depth * batch * features if axis == 0 **参数:** - **axis** (int) - 指定第几阶为depth维one-hot向量,如果轴为-1,则 features x depth,如果轴为0,则 depth x features。默认值:-1。 - **depth** (int) - 定义one-hot向量的维度深度。默认值:1。 - **on_value** (float) - one-hot值,当indices[j] = i时,填充output[i][j]的取值。默认值:1.0。 - **off_value** (float) - 非one-hot值,当indices[j] != i时,填充output[i][j]的取值。默认值:0.0。 - **dtype** (:class:`mindspore.dtype`) - 是'on_value'和'off_value'的数据类型,而不是索引的数据类型。默认值:mindspore.float32。 **输入:** **indices** (Tensor) - 输入索引,任意维度的Tensor,数据类型为int32或int64。 **输出:** Tensor,数据类型 `dtype` 的独热Tensor,维度为 `axis` 扩展到 `depth`,并填充on_value和off_value。`Outputs` 的维度等于 `indices` 的维度加1。 **异常:** - **TypeError** - `axis` 或 `depth` 不是整数。 - **TypeError** - `indices` 的dtype既不是int32,也不是int64。 - **ValueError** - 如果 `axis` 不在范围[-1, len(indices_shape)]内。 - **ValueError** - `depth` 小于0。