张量流：张量二值化

Question

我想以这样一种方式转换这个数据集：每个张量都有一个给定的大小n，并且这个新张量的索引i处的一个特征被设置为1当且仅当原始特征（模n）中有一个i。在

我希望下面的例子能让事情更清楚

假设我有一个数据集，比如：

t = tf.constant([
  [0, 3, 4],
  [12, 2 ,4]])
ds = tf.data.dataset.from_tensors(t)

我想得到（如果n=9）

^{pr2}$

我知道如何将模应用于张量，但我不知道如何进行其余的转换 谢谢

Answer 1

这与^{}类似，只是同时用于多个值。以下是一种方法：

import tensorflow as tf

def binarization(t, n):
    # One-hot encoding of each value
    t_1h = tf.one_hot(t % n, n, dtype=tf.bool, on_value=True, off_value=False)
    # Reduce across last dimension of the original tensor
    return tf.cast(tf.reduce_any(t_1h, axis=-2), t.dtype)

# Test
with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as sess:
    t = tf.constant([
        [ 0,  3,  4],
        [12,  2,  4]
    ])
    t_m1h = binarization(t, 9)
    print(sess.run(t_m1h))

输出：

^{pr2}$