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
to_categorical最为keras中提供的一个工具方法,从以上代码运行可以看出,将原来类别向量中的每个值都转换为矩阵里的一个行向量,从左到右依次是0,1,2,...8个类别。2表示为[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.],只有第3个为1,作为有效位,其余全部为0。 2.one_hot encoding(独热编码)介绍 独热编码又称...
Keras是一个开源的深度学习框架,to_categorical是Keras中的一个函数,用于将整数标签转换为独热编码(one-hot encoding)的形式。独热编码是一种常用的表示分类变量的方法,它将每个类别表示为一个二进制向量,其中只有一个元素为1,其余元素为0。 to_categorical函数的主要作用是将原始的整数标签转换为适用于深度学习模型...
复制 importkeras ohl=keras.utils.to_categorical([1,3])# ohl=keras.utils.to_categorical([[1],[3]])print(ohl)"""[[0.1.0.0.][0.0.0.1.]]""" ohl=keras.utils.to_categorical([1,3],num_classes=5)print(ohl)"""[[0.1.0.0.0.][0.0.0.1.0.]]""" 该部分keras源码如下: 代码语言:javasc...
看代码 from keras.utils.np_utils import * # 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.] #
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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 import * #类别向量定义 b = [0,1,2,3,4,5,6,7,8] #调用...
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,...
浅谈keras中的keras.utils.to_categorical用法 浅谈keras中的keras.utils.to_categorical⽤法 如下所⽰：to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32')将整型标签转为onehot。y为int数组，num_classes为标签类别总数，⼤于max(y)（标签从0开始的）。返回：如果num_classes=None，返回len(y) * [...
tf.keras.utils.to_categorical( y, num_classes=None, dtype='float32' ) 参数 y Array-like 将类值转换为矩阵(从 0 到 num_classes - 1 的整数)。 num_classes 类总数。如果 None ,这将被推断为 max(y) + 1。 dtype 输入预期的数据类型。默认值:'float32'。 返回 输入的二进制矩阵表示。类轴放...