Как преобразовать стоимость владения TF Tensor в категории Tensor

Question

Я обрабатываю TFRecords, которые предоставляют мне метку в качестве числового значения.Но мне нужно преобразовать это значение в категориальный вектор, пока я читаю прото-записи.Как мне это сделать.Вот фрагмент кода для чтения прототипов:

 def parse(example_proto):
     features={'label':: tf.FixedLenFeature([], tf.int64), ...}
     parsed_features = tf.parse_single_example(example_proto, features)
     label = tf.cast(parsed_features['label'], tf.int32)
     # at this point label is a Tensor which holds numerical value
     # but I need to return a Tensor which holds categorical vector
     # for instance, if my label is 1 and I have two classes
     # I need to return a vector [1,0] which represents categorical values

Я знаю, что есть функция tf.keras.utils.to_categorical, но она не принимает Tensor в качестве входных данных.

Answer 1

Вам просто нужно преобразовать метку в одно горячее представление (это представление, которое вы описали):

label = tf.cast(parsed_features['label'], tf.int32)
num_classes = 2
label = tf.one_hot(label, num_classes)