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    tensorflow中如何把一个batch图片种类logits如[0,1，2,1,0]转化成列表的形式？
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    请问大家，比如我做一个狗狗的分类，分成3个文件夹
    哈士奇标签为：0，吉娃娃标签：1，金毛标签为：2
    并写入tfrecord文件了。当读出的是后每个样例的label标签就是，0或1或2代表是哪种狗。
    每个batch比如是5则可能的一组标签值是[0,1，2,1,0],标示第一张图是哈士奇，第二个是吉娃娃，第三张是金毛。。

    但是。。。。
    我的神经网络最后是要有3个节点输出。比如:吉娃娃[1,0,0]; 哈士奇[0,1,0]; 金毛[0,0,1]
    那我怎么把上面的这一个batch取值[0,1，2,1,0]，转换成[[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1],[0,1,0],[1,0,0]]呢？
    若label=[0,1，2,1,0]是一个tensor有没有办法，在label在sess.run（）取到实际值之前就用某个OP转换成想要的格式呢。。谢谢大家。

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    • 萌哒哒的汉子 普通会员 1楼

      在TensorFlow中，你可以使用tf.reshape函数来将一个批次图片的标签（如[0,1，2,1,0]）转换为一个列表的形式。以下是一个例子：

      ```python import tensorflow as tf

      假设你有一个批次图片，标签是一个列表

      logits = [0, 1, 2, 1, 0]

      使用tf.reshape将标签转换为列表

      labels = tf.reshape(logits, [-1])

      现在标签是一个列表

      print(labels) ```

      在这个例子中，tf.reshape函数将logits矩阵的形状改为(batch_size, feature_size)，其中batch_size是批次的大小，feature_size是每个批次的特征维度。然后，它将标签列表转换为形状为(batch_size, -1)的矩阵。这样，我们就可以将标签作为一个列表返回了。

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