keras.utils.to_categorical方法 用法:to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32') 将整型的类别标签转为onehot编码。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)...
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(...
| 2 | 准备类别向量数据 | | 3 | 使用 to_categorical 函数转换类别向量为 one-hot 编码矩阵 | ### 详细步骤及代码 ### 步骤 1:导入所需的库 首先我们需要导入 Keras 中的 utils 模块,用来调用 to_categorical 函数。 ```python from keras.utils import to_categorical ``` ### 步骤 2:准备类别向...
用法 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...
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') y:整数向量,例如数字标签。 num_classes:总共有多少个类别。默认值是None。如果不指定,num_classes...
to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32') 作用:将标签转化为0nehot的形式 参数: y:int型数组; num_classes:标签类别个数 例子1:假如是单标签[3],一共5类 fromkeras.utilsimportto_categorical label=[3]l=to_categorical(label,num_classes=5)print(l)输出:[[0.0.0.1.0.]] ...
如果你在使用的是TensorFlow 1.x版本,那么你可能需要安装并单独使用Keras库,并使用from keras.utils import to_categorical这样的语句来导入to_categorical函数。但在TensorFlow 2.x中,推荐直接从tensorflow.keras中导入。 确保你的TensorFlow库已经正确安装,并且版本是2.x。你可以通过运行pip show tensorflow来检查TensorFl...
用法 tensorflow.keras.utils.to_categorical(y,num_classes=None,dtype='float32') 参数 y: 类向量或整数类型的数据,例如[1, 3, 2, 0]。如果num_classes=None,则该函数通过数据推断分类数。 num_classes: 总分类数。 dtype: 输出数组的数据类型。
from tensorflow.keras.utils import to_categorical int_labels = [1,2,9,4] labels = ["1","8"] categorical_labels_1 = to_categorical(int_labels) categorical_labels_2 = to_categorical(labels) print(categorical_labels_1) print(categorical_labels_2) 输出: [[0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0...
keras中的keras.utils.to_categorical方法 https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/82468965