sortmax 结果转 onehot (tensorflow2.0)

最新推荐文章于 2022-04-03 19:13:18 发布

原创

最新推荐文章于 2022-04-03 19:13:18 发布 · 546 阅读

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#python #tensorflow

本文介绍了一种将概率输出转换为One-hot编码的方法。通过使用numpy.argmax()找到最大概率的索引，并利用keras.utils.to_categorical()将其转换为One-hot格式。此方法在深度学习和机器学习中用于将类别概率分布转换为可用于模型训练的目标变量。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras


def props_to_onehot(props):
	# props为概率输出
    indices = np.argmax(props,axis=-1)
    categorical_labels = keras.utils.to_categori

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AI上推荐之 SDM模型(建模用户长短期兴趣的Match模型)

Miracle8070

04-01

7465

1. 写在前面今天整理的是SDM模型(Sequential Deep Matching Model)，依然是阿里团队在2019年CIKM上的一篇paper。和MIND模型一样，是一种序列召回模型，研究的依然是如何通过用户的历史行为序列去学习到用户的丰富兴趣。对于MIND，我们已经知道是基于胶囊网络的动态路由机制，设计了一个动态兴趣提取层，把用户的行为序列通过路由机制聚类，然后映射成了多个兴趣胶囊，以此来获取到用户的广泛兴趣。而SDM模型，是先把用户的历史序列根据交互的时间分成了短期和长期两类，然后从短期

tf.one_hot()--tensorflow实现独热编码

panghuzhenbang的博客

06-02

1327

独热编码一般是在有监督学习中对数据集进行标注时使用，指的是在分类问题中，将存在数据类别的那一类用X表示，不存在的用Y表示，这里的X常常是1， Y常常是0；例如最常见的mnist手写数字识别任务，用one_hot进行编码，如下所示：数字0，[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]；数字1，[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]；数字9，[0,0,0,0,0,0,0,0,0,1]；独热编码也适用于多分类任务，特别是损失函数为交叉熵损失的时候。 indices表示输入的多个数值，通常是矩阵形式；dept

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TensorFLow one-hot

Claroja

07-26

342

主要用于文本分析 “I love you” 整数编码深度学习的输入都要转换为数字,这里我们可以把"I"映射为0,"love"映射为1,"you"映射为2,这样 "I love you"既可以编码为[0,1,2] One-Hot编码整数编码不好的地方是1,2,3之间默认有距离,比如"you"距离"I"为2,距离"love"为1,而现实他们都是独立的,就是相互的距离应该都是1,所以就需要One h...

TensorFlow的one_hot函数

gqixf的博客

08-24

3645

import tensorflow as tf tf.one_hot(indices, depth, on_value, off_value, axis) indices是一个列表,指定张量中独热向量的独热位置，或者说indeces是非负整数表示的标签列表。len(indices)就是分类的类别数。 tf.one_hot返回的张量的阶数为indeces的阶数+1。当indices...

tensorflow的one_hot()函数

Asunqingwen的博客

09-19

4133

在机器学习中进行分类任务时，数据的label一般是一维的，无论是几分类，比如2分类，数据的label一般就是0和1的组合；3分类的时候就是0,1,2的组合等。以此类推，若是100分类，则需要100个变量标识各个label，为了简化计算和减少参数，一般的会将一维的label扩展为n维的label，比如2分类的问题用[1,0]表示label为0的类别，[0,1]表示label为1的...

Tensorflow中one_hot() 函数用法

dimu1942的博客

07-29

1212

官网默认定义如下： one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None) 该函数的功能主要是转换成one_hot类型的张量输出。参数功能如下：　　1）indices中的元素指示on_value的位置，不指示的地方都为off_value。indices...

利用tensorflow搭建CIFAR10 分类网络

CZ626626的博客

03-24

4473

一、准备数据： cifar10 的数据集共有 6 万幅 32 * 32 大小的图片，分为 10 类，每类 6000 张，其中 5 万张用于训练， 1 万张用于测试。数据集被分成了5 个训练的 batches 和 1 个测试的 batch。每个 batch 里的图片都是随机排列的。官网上提供了三个版本的下载链接，分别是 Python 版本的，Matlab 版本的和二进制文件版本的。其中，Python

第1例基于全连接网络的手写体数字MNIST识别

AI学长

04-03

1620

第1例：基于全连接网络的手写体数字MNIST识别 1.1 环境说明 Window10 tensorflow2.x 1.2 理论说明全连接网络，实质上是多层感知器，作为分类器出现在应用中。单层感知器是一个简单的线性分类器，能够处理线性二分类问题。多层感知器由单层感知器组合而成，能够处理非线性多分类问题。 1.2.1 单层感知器结构如下：计算过程的理解：求和：s=w1∗x1+w2∗x2+...+w3∗x3s = w1*x1+w2*x2+...+w3*x3s=w1∗x1+w2∗x2+...+

tensorflow一维卷积输入_TensorFlow 从零开始实现深度卷积生成对抗网络（DCGAN）

weixin_42242323的博客

12-29

908

本文将使用 TensorFlow 实现深度卷积生成对抗网络(DCGAN)，并用其训练生成一些小姐姐的图像。其中，训练图像来源为：用DCGAN生成女朋友，图像全部由小姐姐的头像组成，大概如下：图1 用于训练 DCGAN 的小姐姐头像生成对抗网络是近几年深度学习中一个比较热门的研究方向，不断的提出了各种各样的变体，包括 GAN、DCGAN、InfoGAN、WGAN、CycleGAN 等。这篇文章在参考...

tf.one_hot

weixin_39780859的博客

02-21

1193

什么是onehot:一位有效编码，对每一个样本，如果有n种类别，只有对应类别位置编码为1，其它为0 。ce 损失计算常常用到。 tensorflow 函数 tf.one_hot( indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None ) indices：样本类别集合 depth：类别数 on_value: 最大值，如果未指定，默认为1 off_value: 最小值，如果未指定，默认为0 on_value

tensorflow下自制rfrecords数据集采用one-hot编码做图像分类源码

02-24

tensorflow下自制rfrecords数据集采用one-hot编码做图像分类源码

Tensorflow实现将标签变为one-hot形式

09-16

主要介绍了Tensorflow实现将标签变为one-hot形式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Tensorflow学习： one-hot编码

Eric2016_Lv的博客

08-21

6419

问题源于Udacity深度学习视频13，14课不解之处。 https://classroom.udacity.com/courses/ud730/lessons/6370362152/concepts/63713510510923一、One-Hot Encoding One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用位状态寄存器来对个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意

【TensorFlow】onehot编码

liudongdong_jlu

08-09

1050

def onehot(labels): 　　'''one-hot 编码''' 　　#数据有几行输出　　n_sample = len(labels) 　　#数据分为几类。因为编码从0开始所以要加1 　　n_class = max(labels) + 1 　　#建立一个batch所需要的数组，全部赋0. 　　onehot_labels = np.zeros((n_sample, n_class))...

tensorflow2.0之one_hot函数使用

dally2的博客

08-14

4252

one_hot的作用就是这样的，作为存储标签的一种方式，用1的位置不同来区分数值。

tensorflow独热编码方法_独热（one-hot）编码的tensorflow实现

weixin_39576018的博客

12-20

1246

一、独热编码独热编码，又称一位有效码，用序列化的数字(只有0和1)表达特征。主要思路是使用N位数字对N种情况进行编码。举个例子，对[0,1,2,3]分别进行编码。由于有4种情况，序列的长度为4，对应数字的位置1，其余置0。所以：[1,0,0,0][0,1,0,0][0,0,1,0][0,0,0,1]二、几个必要函数掌握了独热编码的规律，我们先来看一段代码，了解几个必要的函数。import tens...

TensorFlow学习笔记--onehot编码

qq_41004007的博客

09-01

1862

onehot：顾名思义--独热适用：因为有些数据集并非连续性的，例如常见的多分类，适用于离散型的数据集离散型的数据集：二分类，多分类等等连续型的数据集：语言识别，文本等等对比普通label，和做了onehot编码的label 这里假设为四分类batch_size为4 普通标签 label = [0,1,2,3] onehot编码标签 label = [[1,0，0，0],...

tensorflow转换one-hot向量

Don't worry,be happy

03-05

2722

def one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None): """Returns a one-hot tensor. The locations represented by indices in `indices` take value...

TensorFlow 中one_hot讲解以及多分类标签与one-hot转换

06-19

1万+

TensorFlow的one-hot函数讲解 import tensorflow as tf tf.one_hot(indices, depth, on_value, off_value, axis) indices是一个列表,指定张量中独热向量的独热位置，或者说indeces是非负整数表示的标签列表。len(indices)就是分类的类别数。 tf.one_hot返回的张量的阶数为ind...

python库numpy使用技巧（一）——提取数组中非零元素