keras中to_categorical函数解析 1.to_categorical的功能简单来说,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
调用keras的to_categorical函数,可以非常方便地将类别向量转换为one-hot向量。该函数接受两个参数,y表示要转换的原始向量,nb_classes表示类别个数,即一共有多少分类。 例如,给定的原始向量y为[1,2,0,2,1],可以转换成one-hot编码,nb_classes为3。此时,我们可以调用to_categorical函数: out = to_categorical(y,...
fromkeras.utils.np_utilsimport*#类别向量定义b = [0, 1, 2, 3]#调用to_categorical将b按照4个类别来进行转换b = to_categorical(b, 4)print(b)#[[1. 0. 0. 0.]#[0. 1. 0. 0.]#[0. 0. 1. 0.]#[0. 0. 0. 1.]]#注意,生成双精度浮点,一般我们需要单精度print(b.dtype)#float64...
在Keras中,to_categorical函数用于将整数标签转换为分类矩阵。numClasses参数指定了分类矩阵的列数,即类别的数量。 具体来说,to_categorical函数将一个包含整数标签的一维数组转换为一个二维矩阵,矩阵的行数与原数组的长度相同,列数等于numClasses。矩阵的每一行表示一个样本,每一列表示一个类别,如果样本的标签对应的类...
to_categorical是一个实用函数,用于将标签向量(整数编码)转换为二进制(独热编码)矩阵。这种转换在处理分类问题时非常有用,尤其是在神经网络模型中,因为独热编码可以更容易地被模型理解和处理。 阐述to_categorical函数在Keras库中的具体应用场景: to_categorical函数在Keras库中的常见应用场景包括: 多类分类问题:当...
import to_categorical from keras import models, layers, regularizers from keras.optimizers import RMSprop...)).astype('float') test_images = test_images.reshape...
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4.4 构建GRU模型 我们将构建一个简单的GRU模型,包括一个GRU层和一个输出层。 model_gru = Sequential() model_gru.add(GRU(50, input_shape=(28, 28, 1), return_sequences=True)) ...
keras中的keras.utils.to_categorical方法 2020-02-14 22:00 −... Raymone1125 0 1267 Numpy-数组array操作 2019-12-12 23:47 −array是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的所有元素必须是相同类型的。 每个数组都有一个shape(一个表示各维度大小的元组)和一个dtype(一个用于说明数组数据类型的...
在上述代码,我们很多采样的工作是通过"Categorical"这一对象实现的, Categorical是在Pytorch中分布(Distribution)功能模块里的一个功能函数。我们在前面也提到过,distribution模块其包装了一系列概率分布相关的数学函数。特别是如下几个功能: 从给定先验分布里进行数据采样的功能上述代码里"sample()"实现的方式。