TensorFlow: cómo crear un tensor caliente

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.

Un tensor caliente es un tensor en el que todos los valores en los índices donde i =j y i!=j son iguales. 

Método utilizado:

• one_hot: este método acepta un tensor de índices, un escalar que define la profundidad de la dimensión one-hot y devuelve un tensor one-hot con el valor predeterminado de activación 1 y el valor de desactivación 0. Estos valores de activación y desactivación se pueden modificar.

Ejemplo 1:

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the Input
indices = tf.constant([1, 2, 3])
  
# Printing the Input
print("Indices: ", indices)
  
# Generating one hot Tensor
res = tf.one_hot(indices, depth = 3)
  
# Printing the resulting Tensors
print("Res: ", res )

Producción:

Indices:  tf.Tensor([1 2 3], shape=(3, ), dtype=int32)
Res:  tf.Tensor(
[[0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]
 [0. 0. 0.]], shape=(3, 3), dtype=float32)

Ejemplo 2: este ejemplo define explícitamente los valores de activación y desactivación para el tensor caliente.

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the Input
indices = tf.constant([1, 2, 3])
  
# Printing the Input
print("Indices: ", indices)
  
# Generating one hot Tensor
res = tf.one_hot(indices, depth = 3, on_value = 3, off_value =-1)
  
# Printing the resulting Tensors
print("Res: ", res )

Producción:

Indices:  tf.Tensor([1 2 3], shape=(3, ), dtype=int32)
Res:  tf.Tensor(
[[-1  3 -1]
 [-1 -1  3]
 [-1 -1 -1]], shape=(3, 3), dtype=int32)