importkeras train=keras.utils.to_categorical([1,3])print(train)"""[[0. 1. 0. 0.] [0. 0. 0. 1.]]"""train=keras.utils.to_categorical([1,3],num_classes=5)print(train)"""[[0. 1. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 1. 0.]]""" 将类别标签转化为one-hot编码,MNIST示例(十个类别:...
1.to_categorical的功能 简单来说,to_categorical就是将类别向量转换为二进制(只有0和1)的矩阵类型表示。其表现为将原有的类别向量转换为独热编码的形式。先上代码看一下效果: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 fromkeras.utils.np_utilsimport* #类别向量定义 b=[0,1,2,3,4,5,6...
简单来说,to_categorical就是将类别向量转换为二进制(只有0和1)的矩阵类型表示。其表现为将原有的类别向量转换为独热编码的形式。先上代码看一下效果: from keras.utils.np_utils import * #类别向量定义 b = [0,1,2,3,4,5,6,7,8] #调用to_categorical将b按照9个类别来进行转换 b = to_categorical(...
在这段代码中,to_categorical 函数将长度为 5 的类别向量转换为一个 5 行 5 列的矩阵,其中每行表示一个类别的 one-hot 编码。 现在,你已经成功地学会如何使用 keras.utils.to_categorical 函数将类别向量转换为 one-hot 编码矩阵了。希望这篇文章对你有所帮助!
keras中的keras.utils.to_categorical方法 to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32') 将整型标签转为onehot。y为int数组,num_classes为标签类别总数,大于max(y)(标签从0开始的)。 返回:如果num_classes=None,返回len(y) * [max(y)+1](维度,m*n表示m行n列矩阵,下同),否则为len(y) * ...
浅谈keras中的keras.utils.to_categorical⽤法 如下所⽰：to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32')将整型标签转为onehot。y为int数组，num_classes为标签类别总数，⼤于max(y)（标签从0开始的）。返回：如果num_classes=None，返回len(y) * [max(y)+1]（维度，m*n表⽰m⾏n列矩阵...
tf.keras.utils.to_categorical( y, num_classes=None, dtype='float32' ) 参数 y Array-like 将类值转换为矩阵(从 0 到 num_classes - 1 的整数)。 num_classes 类总数。如果 None ,这将被推断为 max(y) + 1。 dtype 输入预期的数据类型。默认值:'float32'。 返回 输入的二进制矩阵表示。类轴放...
虽然这是一个老问题,但尚未更新访问 to_categorical 函数的最新方法。 这个函数现在已经打包在 np_utils 中。 正确的访问方式是: from keras.utils.np_utils import to_categorical 原文由 R.K 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 查看...
大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在本篇博文中，我们将深入探讨一个常见的Python...
Python Keras | keras.utils.to_categorical() keras.utils.to_categorical()是一个用于将整型标签转换为多分类矩阵的实用函数。 例如,将数字1,2和3转换为相应地10维热编码向量。 使用方法 keras.utils.to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32') ...