Python Tensorflow：长度可变的OneHot编码_Python_Tensorflow_Machine Learning_One Hot Encoding

Python Tensorflow：长度可变的OneHot编码

python tensorflow machine-learning

Python Tensorflow：长度可变的OneHot编码,python,tensorflow,machine-learning,one-hot-encoding,Python,Tensorflow,Machine Learning,One Hot Encoding,我需要用TensorFlow对一些位置进行编码但是，输入序列的长度（因此tf.one_hot中的depth参数）是零，因为我使用的是可变大小的输入这会引发以下错误： ValueError:尝试将“深度”转换为张量，但失败。错误：不支持任何值。“” 有解决办法吗对于给定的序列，我已经尝试在每次调用之前（通过一个具有任意初始化值的变量）将深度设置为正确的序列长度，但是由于已经构建了计算图，更改没有生效，深度停留在初始化值。我就是这样解决问题的：问题是我使用了其他人的代码，tf中的depth参数

我需要用TensorFlow对一些位置进行编码

但是，输入序列的长度（因此

tf.one_hot

中的

depth参数）是零，因为我使用的是可变大小的输入
这会引发以下错误：
ValueError:尝试将“深度”转换为张量，但失败。错误：不支持任何值。“”
有解决办法吗
对于给定的序列，我已经尝试在每次调用之前（通过一个具有任意初始化值的变量）将深度设置为正确的序列长度，但是由于已经构建了计算图，更改没有生效，深度停留在初始化值。
我就是这样解决问题的：问题是我使用了其他人的代码，tf中的depth
参数。one_hot
来自someTensor.get_shape（）.as_list（）[1]
。这里的问题是，如果someTensor
的形状未知，则该参数是Python-None
，它不是tf.one\hot
的有效参数。但是，使用tf.shape（someTensor）[1]
解决了这个问题，因为它返回一个具有未知形状的维度，而不是Python-None
。形状未知的维度是tf.one\u hot
的有效depth
-参数