tensorflow - MNIST For ML Beginners - 为什么“one-hot”向量长度为​​ 11？

Question

如果您仔细计算教程中显示的数字，如下所示，您会发现它的长度为 11。索引 0 到 9 代表每个数字，总共 10。但是，显示的第 11 位的意义是什么以下？

此外，代码定义为长度为 10，[60000,10]。

Answer 1

这只是一个错字，不用担心（实际上这不是唯一的错字）。如果您检查数据的形状，mnist.train.labels.shape您将获得(55000, 10)与他们声称的不同(60000, 10)。

此外，这种数据形状向您显示 one-hot 向量的长度为 10。