如何將輸出張量轉換爲單熱張量？

Question

我需要計算softmax輸出vs目標的損失。 我的目標就像[0,0,1]和輸出是[0.3,0.3,0.4] 爲此目的，預測是正確的。但低於類型的成本函數不會考慮這種精度

self._output = output = tf.nn.softmax(y) 
self._cost = cost = tf.reduce_mean(tf.square(output - tf.reshape(self._targets, [-1]))) 

的我怎麼能輕鬆地輸出[0.3,0.3,0.4]轉化爲[0,0,1]在TF本身？

Answer 1

用於比較兩個概率分佈的典型損失函數稱爲cross entropy。 TensorFlow具有實現該損失的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函數。你的情況，你可以簡單地做：

self._cost = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
       y, tf.reshape(self._targets, [-1])) 

但是，如果你真的想[0.3, 0.3, 0.4]轉換到一熱表示用於不同的目的，你可以按如下方式使用tf.one_hot功能：

sess = tf.InteractiveSession() 
a = tf.constant([0.3, 0.3, 0.4]) 
one_hot_a = tf.one_hot(tf.nn.top_k(a).indices, tf.shape(a)[0]) 
print(one_hot_a.eval()) 
# prints [[ 0. 0. 1.]]