title: tf.one_hot returning array filled with 0's
body: <p>I am new to deep learning, I am trying to do one hot encoding of this tensor</p>
  <pre><code>E = tf.constant(np.random.randint(1,100,size = 10))
  E
  </code></pre>
  <p>Output</p>
  <blockquote>
  <p>&lt;tf.Tensor: shape=(10,), dtype=int64, numpy=array([48, 85, 75, 25, 28, 49,  3, 51, 47, 96])&gt;</p>
  </blockquote>
  <p>After using tf.one_hot() the returned array is</p>
  <pre><code>tf.one_hot(E,depth=10)
  </code></pre>
  <p>Output</p>
  <pre><code>&lt;tf.Tensor: shape=(10, 10), dtype=float32, numpy=
  array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
         [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
         [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
         [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
         [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
         [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
         [0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
         [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
         [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
         [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], dtype=float32)&gt;
  </code></pre>
  <p>In returned tensor most one hot encoded values are
  [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]</p>
  <p>According to me in one hot encoding there should be unique vector for each value but here there is same vector for many values ?</p>