类轴放在最后。 例如:与categorical_crossentropy一起使用。 例子: a = tf.keras.utils.to_categorical([0,1,2,3], num_classes=4) a = tf.constant(a, shape=[4,4]) print(a) tf.Tensor( [[1.0.0.0.] [0.1.0.0.] [0.0.1.0.] [0.0.0.1.]], shap
from keras.utils.np_utils import to_categorical one_hot_train_labels = to_categorical(train_labels) one_hot_test_labels = to_categorical(test_labels) 整数标签处理(基于sparse_categorical_crossentropy) 如果我们不想将分类标签(46个取值)转成独热码形式,可以使用稀疏分类标签:sparse_categorical_crossentropy。
AI代码解释 # 标签实施独热码to_categorical # 原文 # from keras.utils import to_categorical # 修改 from tensorflow.keras.utils import to_categorical train_labels = to_categorical(train_labels) test_labels = to_categorical(test_labels) In 11: 代码语言:txt AI代码解释 train_labels Out11: 代码语...
“**AttributeError module 'keras.utils' has no attribute 'to_categorical'**” 是我们直接从 keras 导入而不是从tensorflow.keras导入导致的。 要解决错误,请改为从tensorflow.keras.utils导入to_categorical。 我们可以从tensorflow.keras.utils导入to_categorical。 fromtensorflow.keras.utilsimportto_categoricalprin...
将标签向量化有两种方法:你可以将标签列表转换为整数张量,或者使用one-hot 编码。one-hot 编码是分类数据广泛使用的一种格式,也叫分类编码(categorical encoding)。 (1)Keras 内置方法可以实现one-hot 编码。(本节我们采用这个方法) 代码实现: from keras.utils.np_utils import to_categorical ...
y = to_categorical(y) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 数据预处理 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) ...
Y_test = to_categorical(Y_test, num_classes=2) 然后我将数据集分成两组,分别具有80%和20%图像的训练集和测试集。让我们看一些样本良性和恶性图像。 x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split( X_train, Y_train, test_...
train_label_list= np_utils.to_categorical(train_label_list,120)#格式为二进制 [0,0,0,0,1,0,0]train_img_list= train_img_list.astype('float32')#将图像数组转化为浮点类型train_img_list /= 255#归一化 5.构建神经网络 #-- 创建CNN神经网络model =Sequential()#CNN 1层model.add(Convolution2D...
test_labels=to_categorical(test_labels) #Define the Capsule Network architecture classCapsuleLayer(layers.Layer): def__init__(self,num_capsules,capsule_dim,routings=3,**kwargs): super(CapsuleLayer,self).__init__(**kwargs) self.num_capsules=num_capsules ...
ydata= tf.keras.utils.to_categorical(label_data) #One-Hot编码returnxdata,ydata #查看标签列表,在batches.meta文件中 names= unpickle('batches.meta') species= names[b'label_names'] def tostr(species):fori in range(len(species)): species[i]=species[i].decode() ...