one_hot独热编码，是一个稀疏向量，实质是先把分类进行编码，然后按照分类编码对应的索引进行编码，这样做其实是把离散的点扩展到了欧氏空间，有利于计算
foward = tf.matmul(x,W) + b #矩阵shape一直才可以相加，但b的shape和叉乘出来的值的shape明显不一样，但还可以相加，这是利用tensorflow的广播机制
TF2:
发布时间：2026/7/7 12:51:24
one_hot独热编码，是一个稀疏向量，实质是先把分类进行编码，然后按照分类编码对应的索引进行编码，这样做其实是把离散的点扩展到了欧氏空间，有利于计算
foward = tf.matmul(x,W) + b #矩阵shape一直才可以相加，但b的shape和叉乘出来的值的shape明显不一样，但还可以相加，这是利用tensorflow的广播机制
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