Neural network 如何将整数标签的无符号向量转换为二进制符号矩阵标签？

我是Theano的新手，尝试将Theano向量的标签转换为Theano矩阵。其中一个NN应用程序需要MxN二进制矩阵形式的标签，其中M是样本数，N是类数。e、 例如，labels=[0,1,2,1,2,3]，banary_标签应为 [1,0,0,0]；[0,1,0,0]；[0,0,1,0]；[0,1,0,0]；[0,0,1,0]；[0,0,0,1]]

我已经写了下面的代码，但无法找出问题所在

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这称为一个热编码。看一下Keras的实现（到_分类）

def encode_labels(y,batch_size,max_label):
  y=T.ivector('y')
  b_y=T.zeros(shape=(batch_size,max_label+1),dtype=theano.config.floatX)
  enc,update=theano.scan(lambda i,j:1,
    sequences=[T.arange(batch_size),y],
    outputs_info=b_y)

  encode_l=theano.function(inputs=y,outputs=enc)
  return encode_l

y=[0,1,2,1,2,3]
b_y=encode_labels(y,6,3)
print b_y