Función Tensorflow.js tf.oneHot()

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función tf.oneHot() se usa para crear un tf.Tensor one-hot. Las ubicaciones representadas por índices toman el valor 1 (valor predeterminado), también conocido como onValue, mientras que todas las demás ubicaciones toman el valor 0 (valor predeterminado), también conocido como offValue.

Sintaxis:

tf.oneHot (indices, depth, onValue, offValue)

Parámetro: Esta función acepta tres parámetros que se ilustran a continuación:

• índices Puede tf.Tensor (TypedArray o Array) de índices con dtype int32.
• profundidad El tipo de datos de profundidad es número. Se utiliza para representar la profundidad de una dimensión caliente.
• onValue El tipo de datos de onValue es número. Se utiliza para completar la salida cuando el índice coincide con la ubicación. Es un argumento opcional.
• offValue El tipo de datos de offValue es número. Se utiliza para completar la salida cuando el índice no coincide con la ubicación. También es un argumento opcional.

Return: Devuelve un tf.Tensor.

Ejemplo 1:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Use of oneHot function.
var val = tf.oneHot(tf.tensor1d([0,1,2], 'int32'), 3);;
 
// Printing the tensor
val.print()

Producción:

Tensor
    [[1, 0, 0],
    [0, 1, 0],
    [0, 0, 1]]

Ejemplo 2:

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
 
// Creating and initializing a new variable
var val = tf.oneHot(tf.tensor1d([0,1,2], 'int32'), 3,9,-1);
 
// Printing the tensor
val.print()

Producción:

Tensor
    [[9 , -1, -1],
    [-1, 9 , -1],
    [-1, -1, 9 ]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#oneHot