多分類標籤(one-hot向量)
參考:https://blog.csdn.net/huangbo1221/article/details/79671797
最近學習TensorFlow,例子裡面全是mnist這種,鬼知道你裡面資料格式是個什麼鬼?想用自己的資料訓練,於是,第一步先開始製作資料集,開始用one-hot向量打標籤;
import numpy as np label = np.array(np.arange(20))##標籤資料,標籤從0開始 classes = max(label) + 1 ##類別數為最大數加1 one_hot_label = np.zeros(shape=(label.shape[0],classes))##生成全0矩陣 one_hot_label[np.arange(0,label.shape[0]),label] = 1##相應標籤位置置1 print (one_hot_label)
這裡面的數字可以是0-n,只要正整數就行,他會生成n個n維的向量;like this。。。。。
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