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不懂關(guān)于keras.utils.to_categorical的使用方法?其實(shí)想解決這個(gè)問題也不難,下面讓小編帶著大家一起學(xué)習(xí)怎么去解決,希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲。
如下所示:
to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32')
將整型標(biāo)簽轉(zhuǎn)為onehot。y為int數(shù)組,num_classes為標(biāo)簽類別總數(shù),大于max(y)(標(biāo)簽從0開始的)。
返回:如果num_classes=None,返回len(y) * [max(y)+1](維度,m*n表示m行n列矩陣,下同),否則為len(y) * num_classes。說出來顯得復(fù)雜,請看下面實(shí)例。
import keras 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.]] """
該部分keras源碼如下:
def to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32'): """Converts a class vector (integers) to binary class matrix. E.g. for use with categorical_crossentropy. # Arguments y: class vector to be converted into a matrix (integers from 0 to num_classes). num_classes: total number of classes. dtype: The data type expected by the input, as a string (`float32`, `float64`, `int32`...) # Returns A binary matrix representation of the input. The classes axis is placed last. """ y = np.array(y, dtype='int') input_shape = y.shape if input_shape and input_shape[-1] == 1 and len(input_shape) > 1: input_shape = tuple(input_shape[:-1]) y = y.ravel() if not num_classes: num_classes = np.max(y) + 1 n = y.shape[0] categorical = np.zeros((n, num_classes), dtype=dtype) categorical[np.arange(n), y] = 1 output_shape = input_shape + (num_classes,) categorical = np.reshape(categorical, output_shape) return categorical
補(bǔ)充知識:keras筆記——keras.utils.to_categoracal()函數(shù)
keras.utils.to_categoracal (y, num_classes=None, dtype='float32')
將整形標(biāo)簽轉(zhuǎn)為onehot,y為int數(shù)組,num_classes為標(biāo)簽類別總數(shù),大于max (y),(標(biāo)簽從0開始的)。
返回:
如果num_classes=None, 返回 len(y)*[max(y)+1] (維度,m*n表示m行n列矩陣),否則為len(y)*num_classes。
感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章,希望小編分享關(guān)于keras.utils.to_categorical的使用方法內(nèi)容對大家有幫助,同時(shí)也希望大家多多支持億速云,關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,遇到問題就找億速云,詳細(xì)的解決方法等著你來學(xué)習(xí)!
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