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]
Original: https://blog.csdn.net/weixin_51775090/article/details/121990370
Author: 新诺斯给
Title: 分类任务的标签与one-hot相互转化（tensorflow）
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