mindspore.ops.one_hot

mindspore.ops.one_hot(indices, depth, on_value=1, off_value=0, axis=- 1)

生成一个新的tensor，索引 indices 表示的位置上取值 on_value ，其他所有位置上取值 off_value 。

说明

如果 indices 的秩为 n ，则输出Tensor的秩为 n+1 。新轴在 axis 处创建。当执行设备是 Ascend 时，如果 on_value 为int64类型，则 indices 也必须为int64类型，且 on_value 和 off_value 的取值只能是1和0。

参数：

• indices (Tensor) - 输入索引。

• depth (int) - one-hot深度。

• on_value (Union[Tensor, int, float]，可选) - 填充索引位置上的值。默认 1。

• off_value (Union[Tensor, int, float]，可选) - 填充非索引位置上的值。默认 0。

• axis (int，可选) - 指定计算轴。默认 -1 。

返回：

Tensor

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> indices = mindspore.tensor([0, 1, 2, 4])
>>> mindspore.ops.one_hot(indices, depth=5)
Tensor(shape=[4, 5], dtype=Int64, value=
[[1, 0, 0, 0, 0],
 [0, 1, 0, 0, 0],
 [0, 0, 1, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 1]])
>>>
>>> mindspore.ops.one_hot(indices, depth=3)
Tensor(shape=[4, 3], dtype=Int64, value=
[[1, 0, 0],
 [0, 1, 0],
 [0, 0, 1],
 [0, 0, 0]])
>>> # If shape of indices is (N, C), and axis=-1, the returned shape will be (N, C, depth).
>>> indices = mindspore.tensor([[0, 2], [1, -1]])
>>> mindspore.ops.one_hot(indices, depth=3, on_value=10, off_value=4, axis=-1)
Tensor(shape=[2, 2, 3], dtype=Int64, value=
[[[10,  4,  4],
  [ 4,  4, 10]],
 [[ 4, 10,  4],
  [ 4,  4,  4]]])
>>> # If axis=0, the returned shape will be (depth, N, C).
>>> mindspore.ops.one_hot(indices, depth=3, on_value=10, off_value=4, axis=0)
Tensor(shape=[3, 2, 2], dtype=Int64, value=
[[[10,  4],
  [ 4,  4]],
 [[ 4,  4],
  [10,  4]],
 [[ 4, 10],
  [ 4,  4]]])