mindspore.ops.OneHot ==================== .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/master/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.OneHot.rst :alt: 查看源文件 .. py:class:: mindspore.ops.OneHot(axis=-1) 返回一个one-hot类型的Tensor。 生成一个新的Tensor,由索引 `indices` 表示的位置取值为 `on_value` ,而在其他所有位置取值为 `off_value` 。 .. note:: 如果输入索引为秩 `N` ,则输出为秩 `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: - **axis** (int) - 指定one-hot的计算维度。例如,如果 `indices` 的shape为 :math:`(N, C)` ,`axis` 为-1,则输出shape为 :math:`(N, C, D)` ,如果 `axis` 为0,则输出shape为 :math:`(D, N, C)` 。默认值: ``-1`` 。 输入: - **indices** (Tensor) - 输入索引,shape为 :math:`(X_0, \ldots, X_n)` 的Tensor。数据类型必须为int32或int64。 - **depth** (Union[int, Tensor]) - 输入的Scalar,定义one-hot的深度。 - **on_value** (Tensor) - 当 `indices[j] = i` 时,用来填充输出的值。数据类型必须为int32、int64、float16或float32。 - **off_value** (Tensor) - 当 `indices[j] != i` 时,用来填充输出的值。数据类型与 `on_value` 的相同。 输出: Tensor,one-hot类型的Tensor。shape为 :math:`(X_0, \ldots, X_{axis}, \text{depth} ,X_{axis+1}, \ldots, X_n)` ,输出数据类型与 `on_value` 的相同。 异常: - **TypeError** - `axis` 或 `depth` 不是int。 - **TypeError** - `indices` 的数据类型不是int32或者int64。 - **TypeError** - `on_value` 的数据类型不是int32、int64、float16或者float32。 - **TypeError** - `indices`、`on_value` 或 `off_value` 不是Tensor。 - **ValueError** - `axis` 不在[-1, ndim]范围内。 - **ValueError** - `depth` 小于0。