接下来,我们可以使用 tf.keras.utils.to_categorical 函数对原始标签数据进行独热编码。以下是该函数的使用方法: ```python one_hot_labels = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=3) ``` 这里,`labels` 是原始标签数据,`num_classes` 是标签的类别数,需要根据实际情况设定。`to_categorical` ...
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), dtyp...
不过 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation。
为此,我们要使用 tf.keras.utils.to_categorical 函数: # How many categories we are predicting from (0-9) LABEL_DIMENSIONS = 10 train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(train_labels, LABEL_DIMENSIONS) test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(test_labels, LABEL_DIMENSIONS) # Cast the ...
train_label_onehot= tf.keras.utils.to_categorical(train_label)test_label_onehot= tf.keras.utils.to_categorical(test_label) 模型的编译 model.compile( optimizer ='adam', loss ='categorical_crossentropy', metrics = ['acc'] ) 因为使用的是one-hot编码,因此损失函数使用categorical-crossentropy...
from keras.utils import multi_gpu_model from keras.layers.normalization import BatchNormalization # os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,2,3"os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' audio_classes =['bed','bird','cat','dog','down','eight'] ...
然后,使用Keras的自带函数,将各类人物的标签从名字转换为数字,再利用one-hot编码转换成矢量: importkerasimportcv2pic_size =64num_classes =10img = cv2.resize(img, (pic_size, pic_size)).astype('float32') /255...y = keras.utils.to_categorical(y, num_classes) 进而...
然后,使用Keras的自带函数,将各类人物的标签从名字转换为数字,再利用one-hot编码转换成矢量: 代码语言:javascript 复制 importkerasimportcv2 pic_size=64num_classes=10img=cv2.resize(img,(pic_size,pic_size)).astype('float32')/255...y=keras.utils.to_categorical(y,num_classes) 进而...
实验14-2使用cnn完成MNIST手写体识别(keras): 这个要远程下载数据集,因为有点慢,我就下载数据集到本地,要它读取本地的数据集: 运行结果: 代码; fromkeras.datasetsimportmnistfromtensorflow.keras.utilsimportto_categorical train_X, train_y= mnist.load_data(r"F:\大学\大三\选修\机器学习\机械学习\实验\...
由于与scikit -learn的相似性,接下来我们将通过将Keras与scikit -learn进行比较,介绍tf.Keras的相关使用方法。 1.相关的库的导入 在这里使用sklearn和tf.keras完成鸢尾花分类,导入相关的工具包: # 绘图 import seaborn as sns # 数值计算 import numpy as np ...