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.]], shape=(4,4), dtype=float32) b = tf.con...
from keras.utils import to_categorical # 生成数据 X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=32, n_informative=2, n_redundant=10, random_state=42) X = np.reshape(X, (X.shape[0], 8, 8, 1)) y = to_categorical(y) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_...
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 one_hot_train_labels = to_categorical(train_labels) one_hot_test_labels = to_categorical(test...
X_train.reshape(X_train.shape[0], -1) / 255 将每个像素点进行标准化处理,从0-255转换成0-1的范围。 np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes=10) 调用up_utils将类标转换成10个长度的值,如果数字是3,则会在对应的地方标记为1,其他地方标记为0,即{0,0,0,1,0,0,0,0,0,0}。 由于MNIST...
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: 代码语言:txt AI代码解释 array([[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [1., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ...
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 ...
“**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。
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_...
target_metric='categorical',target_metric_kwds=None,target_weight=0.5,transform_seed=42,transform_mode='embedding',force_approximation_algorithm=False,verbose=False,tqdm_kwds=None,unique=False,densmap=False,dens_lambda=2.0,dens_frac=0.3,dens_var_shift=0.1,output_dens=False,disconnection_distance=None...