keras.utils.to_categorical

最新推荐文章于 2022-08-18 15:49:20 发布
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本文介绍keras.utils.to_categorical函数，用于将整型类别特征转换为二进制矩阵表示，适用于深度学习模型输入。当num_classes参数未指定时，自动计算类别数量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

keras.utils.to_categorical(label,num_classes)

作用：将类别特征（整型）转化为二进制数的矩阵

当num_classes=None,或者0的时候，num_classes取len(label)+1

是秀儿呀
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keras中to_categorical函数
weixin_43338538的博客
04-25 832
to_categorical将类别向量转化为one-hot形式 from keras.utils.np_utils import * #类别向量 num = [0,1,2,3,4,5,6,7,8] #调用to_categorical将num按照9个类别来进行转换 num_onehot = to_categorical(num, 9) print(num_onehot) 结果 [[1. 0. ...
tf.keras.utils.to_categorical() 用法总结
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GHL_17768588743的博客
04-21 404
整数标签（非独热编码），损失函数需选。独热编码，损失函数选。
浅谈keras中的keras.utils.to_categorical用法
12-17
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) * [max(y)+1]（维度，m*n表示m行n列矩阵，下同），否则为len(y) * num_classes。说出来显得复杂，请看下面实例。 import keras ohl=keras.utils.to_categorical([1,3]) # ohl=keras.utils.to_cat
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studyvcmfc的专栏
05-20 410
https://blog.csdn.net/Arthur_Holmes/article/details/90400946?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase
np_utils.to_categorical函数
路人的博客
05-01 7823
np_utils.to_categorical np_utils.to_categorical作用： to_categorical()用于分类，将标签转为one-hot编码。 np_utils.to_categorical参数： np_utils.to_categorical(y, num_classes) 参数: y:向量（数据的label），函数作用后，返回对应矩阵形式(从0到num_classes的整数)。 若num_classes=3，则y应为[0,1,2] num_classes:种类
keras.utils.to_categorical和one hot格式解析
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奔跑的小仙女
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tflearn:to_categorical和shuffle
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01-31 280
to_categorical(y, nb_classes) to_categorical. Convert class vector (integers from 0 to nb_classes) to binary class matrix, for use with categorical_crossentropy....
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ImportError: cannot import name ‘to_categorical‘ from ‘keras.utils‘
123
09-11 5194
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qq_39667860的博客
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