TensorFlow中的onehot有什么作用，为什么要使用onehot向量

考虑多类情况。非onehot，标签是类似0 1 2 3...n这样。
而onehot标签则是顾名思义，一个长度为n的数组，只有一个元素是1.0，其他元素是0.0。
例如在n为4的情况下，标签2对应的onehot标签就是 0.0 0.0 1.0 0.0
使用onehot的直接原因是现在多分类cnn网络的输出通常是softmax层，而它的输出是一个概率分布，从而要求输入的标签也以概率分布的形式出现，进而算交叉熵之类。