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_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:
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
补充知识:keras笔记——keras.utils.to_categoracal()函数
keras.utils.to_categoracal (y, num_classes=None, dtype='float32')
将整形标签转为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),否则为len(y)*num_classes。
以上这篇浅谈keras中的keras.utils.to_categorical用法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]