在tensorflow中，如何将索引列表转换为指示向量？

在TensorFlow中，可以使用tf.one_hot()函数将索引列表转换为指示向量。tf.one_hot()函数接受两个参数：索引列表和向量的深度。索引列表是一个一维的整数张量，表示要转换为指示向量的索引。向量的深度是一个整数，表示指示向量的长度。

下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义索引列表
indices = tf.constant([0, 2, 1, 3])

# 将索引列表转换为指示向量
depth = 4  # 指示向量的长度
one_hot_vector = tf.one_hot(indices, depth)

# 打印结果
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(one_hot_vector)
    print(result)

输出结果为：

[[1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]]

在这个例子中，索引列表[0, 2, 1, 3]被转换为了指示向量，其中每个索引对应的位置被设置为1，其余位置为0。指示向量的长度为4，所以每个指示向量的长度也为4。

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