利用tensorflow自带的one_hot函数

1.从整数到one-hot

假设：

四分类情况下label等于0~3

import tensorflow as tf 

label = [1,0,2,3,0]

y = tf.one_hot(label, depth=4).numpy()    
#使用ont_hot返回的是tensor张量，再用numpy取出数组


print(y)

得到：      [[0. 1. 0. 0.]
                 [1. 0. 0. 0.]
                 [0. 0. 1. 0.]
                 [0. 0. 0. 1.]
                 [1. 0. 0. 0.]]

可以看到已经转成对应的onehot，单个数字同样可行

2.从one-hot到整数

没有专用函数，但是可以遍历并使用soft argmax取出整数

label = [np.argmax(i) for i in y] 

print（label）

得到：                [1, 0, 2, 3, 0]