tensorflow - TensorFlow 输出：One-Hot 编码与索引

Question

我想问一个概念性问题，关于何时使用 one-hot 编码以及何时使用索引来表示 tensorflow 中多类分类问题中的标签。我遇到了关于这些的维度问题，因为我不确定何时使用哪个。

例如，在这个全连接 NN 示例中，one-hot 编码是合适的。（https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/neural_network_raw.py）但在这个 CNN 示例中，索引是正确的。（https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/convolutional_network.py）。

当我在 CNN 示例代码中对标签使用 one-hot 编码时，出现错误：“ValueError: Rank mismatch: Rank of labels (received 2) should equal rank of logits minus 1 (received 2)”。但是当我使用索引作为标签时，没问题。

有人可以解释何时使用单热编码以及何时在 tensorflow 中使用索引？

标签： tensorflowmachine-learning