chainerのsoftmax_cross_entropy関数でバッチでまとめて学習する方法

Question

###やったこと
chianerでコードを組む際に順伝搬処理のsoftmax_cross_entropy()でエラーが出たので実験してみた。

import chainer.functions as F
import chainer.links as L
from chainer import Variable
import numpy as np
import chainer
# エラーなし
a = np.array([[0.8,0.2]],dtype='float32')
b = np.array([1],dtype='int32')
print(F.softmax_cross_entropy(Variable(a),Variable(b)))

# エラーあり
a = np.array([[0.8,0.2],[0.1,0.9]],dtype='float32')
b = np.array([[1],[0]],dtype='int32')
print(F.softmax_cross_entropy(Variable(a),Variable(b)))

# ほんとはこういうのもやりたい
# エラーあり
a = np.array([[0.8,0.2]],dtype='float32')
b = np.array([0,1],dtype='int32')
print(F.softmax_cross_entropy(Variable(a),Variable(b)))

Invalid operation is performed in: SoftmaxCrossEntropy (Forward)

Expect: t.ndim == x.ndim - 1
Actual: 2 != 1

エラーなしのものをバッチっぽくしたのが下のつもりだったのですが、どうすればエラーが出ないように計算できるでしょうか。
また、一番下に書いたようにone-hot表現でtargetを与えることはできないのでしょうか？

内部のコード（以下）を見てもよくわからなかったのでどなたか助けていただけると幸いです。
https://docs.chainer.org/en/stable/reference/generated/chainer.functions.softmax_cross_entropy.html

追記：
一つ目の質問については(2,1)ではなく(2,)と与えることで解決しました。２つ目の方法がわかる方がいればどなたか教えてください。

Answer 1

ドキュメントをみると、F.softmax_cross_entropyの第二引数はGTをintで入力とあります。なので、第二引数にone-hot表現でtargetを与えることはできないと思います。

https://docs.chainer.org/en/stable/reference/generated/chainer.functions.softmax_cross_entropy.html

一番現実的なのは、one-hot vectorをGTラベルに直して、F.softmax_cross_entropyになげることかと思います。

b = np.array([[0,1,0,0],[1,0,0,0],[0,0,0,1],[0,0,1,0]])
np.where(b==1)[1]
でone hot 表現をGT表現に直せます。