浅谈keras中的keras.utils.to_categorical用法

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Keras中的keras.utils.to_categorical用法

在Keras中，keras.utils.to_categorical是一个用于将类别向量（从0到nb_classes的整数向量）转换为二进制类别矩阵的实用函数。下面是一个详细的攻略，介绍keras.utils.to_categorical的用法。

to_categorical方法

to_categorical方法可以将类别向量转换为二进制类别矩阵。下面是一个使用to_categorical方法的示例：

from keras.utils import to_categorical

# 定义类别向量
y = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 将类别向量转换为二进制类别矩阵
y_binary = to_categorical(y)

print(y_binary)

在这个示例中，我们定义了一个类别向量y，它包含了10个类别。我们使用to_categorical方法将类别向量y转换为二进制类别矩阵y_binary。

to_categorical方法的参数

to_categorical方法有两个参数：y和num_classes。其中，y是类别向量，num_classes是类别的数量。下面是一个使用num_classes参数的示例：

from keras.utils import to_categorical

# 定义类别向量
y = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 将类别向量转换为二进制类别矩阵
y_binary = to_categorical(y, num_classes=20)

print(y_binary)

在这个示例中，我们使用num_classes参数指定了类别的数量为20。由于类别向量y中只有10个类别，因此to_categorical方法会自动将其余的类别设置为0。

总结

在Keras中，keras.utils.to_categorical是一个用于将类别向量转换为二进制类别矩阵的实用函数。用户可以根据自己的需求使用to_categorical方法，并可以使用num_classes参数指定类别的数量。