### 步骤3:使用 tf.keras.utils.to_categorical 进行独热编码 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_cl...
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...
通过学习概率密度函数的Gaussian Mixture Model (GMM) 与 k-means 类似，不过 GMM 除了用在 clustering ...
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...
1(x_train, y_train), (x_test, y_test) =keras.datasets.mnist.load_data()23x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 2554x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') / 25556model.compile(loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),7...
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics='accuracy') model.fit(X_train, Y_train,batch_size=32, nb_epoch=5) loss_and_metrics = model.evaluate(X_test, Y_test, batch_size=32) Keras源码示例fchollet/keras:CIFAR10-图片分类(CNN、实时数据)、IMDB-电影评论观点分类...
了解tf.keras中模型训练验证的相关方法,1.使用tf.keras进行分类时的主要流程:数据处理-构建模型-模型训练-模型验证2.tf.keras中构建模型可通过squential()来实现并利用.fit()方法进行训练3.使用evaluate()方法计算损失函数和准确率。
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) ...
train_data的shape是[210000,24,24,1]。把这210000张的目标结果先用list保存,如果是二分类,此时list保存的是0,1两种取值。先通过np.array 转换成[210000,1]的形状,然后通过keras.utils.to_categorical转换成onehot编码,并reshape最后得到train_labels的形状是[210000,2]...