对tf.sparse_to_dense()的参数concated的理解：
batch_size = tf.size(labels)
labels = tf.expand_dims(labels, 1)
indices = tf.expand_dims(tf.range(0, batch_size, 1), 1)
concated = tf.concat([indices, labels], 1)
onehot_labels = tf.sparse_to_dense(concated, tf.stack([batch_size, NUM_CLASSES]), 1.0, 0.0)
========================================
实际上在tf.sparse_to_dense()的原函数定义中，传递的这个参数是indices，即索引值。tf.stack()位置处对应的参数是输出的tensor的shape，第三第四个参数为指定的索引的值和非指定的索引的值。
所以对于one_hot编码的输出：
[[0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 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. 1.]
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
[0. 1. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
concated中的元素，就是上面这个array中非0元素的对应的索引，可以说是坐标
比如[0,1] 、[1,3]、[2,5]…等等
所以索引的第一个元素相当于是第几行，第二个元素为第几列。因为是one_hot编码，所以根据这个编码的特点，每一行中必须有且仅有一个元素非零，而对于列来说，未必每一列都有元素非零，也未必每一列都不止一个元素为非零。所以对于非零元素在整个array中的索引，行坐标是递增且每一行都照顾得到的。所以concated = tf.concat(tf.expand_dims(tf.range(0, batch_size, 1), 1), tf.expand_dims(labels, 1))
来得到所有非零元素在整个输出的array中的索引（坐标）
注意tf.expand_dims()函数，用于增加维度，只有增加维度后才能进行合适的tensor的tf.concat