one_hot参数说明
1 In[]:tf.one_hot([[13, 25, 14, 15], [19, 23, 20, 16]], depth=26, axis=2, on_value=1.0).eval() 2 3 Out[]:array([[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 4 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 5 [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 6 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.], 7 [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 8 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 9 [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 10 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], 11 [[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 12 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 13 [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 14 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.], 15 [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 16 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.], 17 [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 18 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]], dtype=float32)
将一个形状(2, 1, 4)的array转换成one_hot编码，
depth表示最大特征值数量，
axis=2表示按形状中第三个数值‘4列‘进行转换，
on_value=1.0表示转换成浮点类型字符。
原文：https://www.cnblogs.com/yanhai1210/p/11337928.html