块状反转keras to_categorical
块状反转是一种图像处理的技术，通过将图像中的块状区域进行反转来改变图像的外观。在Keras中，使用to_categorical函数可以将整型标签转换为独热编码。
独热编码是一种常用的标签编码方法，它将每个标签映射为一个只有一个元素为1，其余元素都为0的向量。这样的编码方式可以更好地表示标签之间的关系，并且适用于多类别分类任务。
在Keras中，to_categorical函数可以将整型标签转换为独热编码的形式。它接受两个参数：标签数组和类别数。标签数组是一个一维整型数组，表示样本的标签。类别数是整数，表示标签的总类别数。
以下是使用Keras的to_categorical函数进行块状反转的示例代码：
from keras.utils import to_categorical
# 假设我们有一个整型标签数组labels，共有10个类别
labels = [1, 3, 2, 0, 3, 1, 2, 3, 0, 2]
# 使用to_categorical函数将标签转换为独热编码
one_hot_labels = to_categorical(labels, num_classes=10)
# 输出转换后的独热编码
print(one_hot_labels)输出结果为：
[[0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]这里的输出结果是一个10x10的矩阵，每一行对应一个标签的独热编码。矩阵中的每个元素都是0或1，表示该标签是否属于对应的类别。
应用场景： 块状反转和独热编码常用于图像分类任务中。通过将图像划分为块状区域，并对每个区域进行反转，可以增加数据集的多样性，提高分类模型的泛化能力。
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请注意，以上链接仅供参考，具体产品和解决方案的选择应根据实际需求和情况进行评估。
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在keras中，我使用to_categorical将二进制nx1向量y转换为nx2矩阵，其中第一列是1 if y=1，第二列是y=0。如何使用numpy撤销此操作？
浏览 43提问于2017-11-20得票数 14
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Keras .To_Categorical显示了意外的行为：
与中的文档相反，指定dtype将返回错误
from keras.utils import to_categorical
import numpy as np
labels= np.array([0, 2, 1, 2, 0])
to_categorical(labels,dtype='int32')
产生：
TypeError: to_categorical() got an unexpected keyword argument 'dtype'
浏览 0提问于2019-04-07得票数 0
1回答
我已经安装了Tensorflow 2.0 print(tf.__version__)
2.0.0-alpha0 虽然我可以使用to_categorical方法，但我不能导入它。 import tensorflow as tf
tf.keras.utils.to_categorical(np.arange(4), num_classes = 4)
array([[1., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 1.]], dtype=float32) 但当我尝试时： f
浏览 7提问于2019-04-30得票数 1
回答已采纳
我想把一些数值转换成类别。我正在使用'keras‘包进行图像分类。 当我使用to_categorical(训练)时，得到“错误: Python module tensorflow.python.keras未找到”。 我已经将trainy <- c(0，0，0，0，1，1，1，1，1，1，1，1)转换为分类值。 library(keras)
library(tensorflow)
trainy <- c(0,0,0,0,0,1,1,1,1,1)
trainLabels <- to_categorical(trainy) 该向量中的值应转换为分类值。
浏览 31提问于2019-06-24得票数 2
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使用python mnist识别我的图片，训练的准确率为97.99%，但对我的的准确率小于20%。
我希望能用MNIST做0~9的数字识别，训练准确率达到97%，我想重新组合我的图片会很好
但是预测/认出我的2张照片是数字7。
预测/认出我的3幅画为数字6
预测/认出我的5幅画为数字2
以下是共享图片链接：
import keras
from keras.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt
import PIL
from PIL import Image
(train_images,train_labels),(tes
浏览 20提问于2022-11-21得票数 1
我正在关注我最近买的一本新书，但我得到了这个错误，我不知道我做错了什么
ValueError:形状(None，10，2，2)和(None，10)不兼容
以下是代码
from keras import models
from keras import layers
network = models.Sequential()
network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)))
network.add(layers.Dense(10, activation='softmax
浏览 1提问于2021-05-19得票数 0
所以我一直在Google Colab上写一个笔记本，突然我得到了下面的错误。
---------------------------------------------------------------------------
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-bd6ec74ccf2e> in <module>()
----> 1 from keras.utils import to_categorical
I
浏览 28提问于2021-05-26得票数 8
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我正在构建一个自动编码器，其中使用to_categorical对编码器的输出应用一个热编码。我输出的形状是5个维度：(1000, 16, 16, 512, 1)。
我的输入形状是(1000, 16, 16, 1)，所以我想知道这个额外的512是什么？
关于我为什么想知道的更多上下文，我想要将to_categorical的输出提供给shape的瓶颈：bottleneck = tf.keras.layers.Conv2D(256, 3, activation='relu')(reshaped_one_hot)，并且我想了解如何重塑to_categorical的输出，然后将其提供给这
浏览 0提问于2019-08-21得票数 0
1回答
我正在尝试使用Keras后端或Tensorflow的函数来实现我自己的激活函数，但是我很难正确地学习这个函数。
我的第一种方法是重新构建一个现有的激活函数(ELU)，以查看我自己的激活函数是否存在问题，但是即使是重构函数也没有像激活函数那样被训练成Keras或Tensorflow。
Tensorflow函数：
def custom_activation(x):
cond = tf.greater(x, tf.constant(0.0))
return tf.where(cond,
x,
tf.sub
浏览 2提问于2018-08-31得票数 3
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我正在使用to_categorical从keras.utils来对列表中的数字进行一次热编码。如何从分类数据中取回数字？有什么功能可以做吗。
Y=to_categorical(y, num_classes=79)
浏览 1提问于2019-01-11得票数 7
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1回答
我正在尝试在small data set全代码here上绘制学习曲线 from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
import keras.backend as K
K.clear_session()
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_shape=(1,)))
model.compile(Adam(lr=0.2), "mean_squared_error")
m
浏览 9提问于2020-03-27得票数 0
1回答
我使用keras中提供的to_categorical函数将类型为float的numpy ndarray转换为二进制对应项。Y的维数为2144x1，而函数返回的数组的维数为2144x2。如何从to_categorical获得2144x1数组？Y只包含0和1s (浮点类型)函数调用：
y_binary = to_categorical(Y)
浏览 6提问于2017-06-25得票数 2
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我正在使用谷歌的Colab运行由Fran ois Chollet所著的“用python进行深度学习”一书中的深度学习代码。第一个练习是使用mnist数据集。我得到以下错误：
ImportError: cannot import name 'to_categorical' from 'keras.utils' (/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/__init__.py)
我复制了代码，以确保没有输入。
Colab建议“.使用!pip或！apt来手动安装依赖项”，以防缺少一个包，情况似乎并非如此。
浏览 7提问于2022-05-13得票数 1
您好，我正在尝试使用keras来构建一个模型，该模型需要42个输入和输出，29个类中的1个。但是当我尝试拟合我的模型时，我得到了这个错误消息。 from tensorflow.keras.utils import to_categorical
Y_train_cat = to_categorical(Y_train, 29)
Y_test_cat = to_categorical(Y_test, 29)
Y_val_cat = to_categorical(Y_val, 29)
train_d
浏览 16提问于2021-07-04得票数 1
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1回答
我在Keras中使用'to_categorical()‘方法时遇到了这个问题 man = np.random.randint(10,20,10)
print(man)
man = ku.to_categorical(man)
print(man) 我想知道在to_categorical()方法中到底发生了什么。
浏览 15提问于2020-04-20得票数 0
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我尝试卸载并重新安装Keras，Tensorflow，但没有找到任何解决方案。
from keras.utils.np_utils import to_categorical
Y_train = to_categorical(y_train, num_classes=None)
Y_test = to_categorical(y_test, num_classes=None)
print(Y_train.shape)
ImportError Traceback (most recent call
浏览 1提问于2019-01-28得票数 0
1回答
我在Keras中创建了一个深度学习多分类模型，我已经将输出标签训练集y_train从1到14之间的数值转换成类似于这个[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] => representing the number 2的输出向量。这是我在python (Keras)中使用的代码：
from keras.utils import to_categorical
y_train = to_categorical(y_train)
但是，因为它将这些输出标签转换为长度为15的向量，而不是14，因为它也增加了零作为潜在的输出。我最初的numpy数组y_train如下所示：[1,
浏览 4提问于2020-05-11得票数 0
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已尝试将列转换为用于NN分类的分类数据。该列有6个类
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
y_train = to_categorical(y_train,num_classes=5)
y_test = to_categorical(y_test,num_classes=5)
得到的误差为
IndexError:索引% 5超出了大小为%5的轴%1的边界。我应该如何清除此问题？
浏览 0提问于2021-06-30得票数 0
我想在应用keras.util.to_categorical后检查词汇表。
例如：
from keras.utils import to_categorical
l = to_categorical(np.asarray([1,2,3,4,5,6]))
当我打印我
我的结果是：
array([0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)
但我不知道这个结果是否代表了什么？是1还是2还是3还是？
我想知道的是哪个索引代表了numpy数组的哪个值。
请协助我做这件事，谢谢。
浏览 0提问于2019-05-14得票数 0
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请帮帮我。谢谢
有关编码的更多信息，请查看图片。
所以请容忍me...Also，如果您知道解决方案，请提供帮助。谢谢
进口numpy作为np进口熊猫作为pd进口tensorflow作为tf
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
import io
df=pd.read_csv(io.BytesIO(uploaded['heart.csv']))
df
df.isna().sum(axis="rows")
from tensorflow.keras.utils import to_
浏览 3提问于2021-09-01得票数 1
我正在尝试使用Keras学习MNIST数据集，其中包含一个简单的密集层。我希望我的图像大小为16*16而不是28*28。我使用了许多方法，但它们都不起作用。这是简单的密集网络： import keras
import numpy as np
import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
train_images = mnist.trai
浏览 58提问于2020-08-09得票数 1
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from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D
from keras.layers import MaxPooling2D
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Flatten
from tensorflow.keras.optimizer
浏览 5提问于2022-09-04得票数 1
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1回答
我知道这是基本的，对你们来说太简单了，但是我是一个初学者，需要你的帮助。我很难用CNN制作二进制分类器。我的最终目标是检查精度超过0.99
我同时导入MNIST和FASHION_MNIST来识别它是号码还是衣服。所以有两个类别。我想将0-60000归为0,60001-120000归为1.我将使用binary_crossentropy.
但我不知道如何从一开始就开始。首先，我如何使用vstackh堆栈来组合MNIST和FASHION_MNIST？
到目前为止，我就是这样尝试的
****import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from
浏览 3提问于2021-06-10得票数 0
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1回答
如何正确设置Conv2D参数？
、、、、
我试图在MNIST数据集上建立CNN模型，但出现错误，我无法解决它。这是我的代码 import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
from numpy import expand_dims
(x_train, y_train), (x_test, y_test)
浏览 43提问于2020-03-19得票数 0
回答已采纳
我是R的新手，我尝试做一次热编码，并使用to_categorical函数，我得到了错误：
"Installation of Python not found, Python bindings not loaded"
我已经安装了keras软件包，并加载了它。甚至试着拆掉它并重新安装。
这是我的密码：
trainy <- c(0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2)
trainLabels <- to_categorical(trainy)
我还尝试了以下代码并得到了相同的错误：
model <- keras_m
浏览 1提问于2018-11-04得票数 0
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我在用MNIST定期检测照片中的数字，但是当我试图拟合我的模型时，它不起作用了，而且它不给出这个信息.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.datasets import mnist
(X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = mnist.load_data()
X_t
浏览 0提问于2020-03-27得票数 -1
1回答
如何在MNIST数据集上训练后使用cnn预测我自己的图像(目录中)？我知道我可以使用“model.predict(X_test)”对测试集图像进行预测，但是如何预测自己的图像呢？
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical
#download mnist da
浏览 0提问于2019-01-19得票数 0
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我想将下面的字符串转换成分类形式或热编码。
string1 = "Interstitial markings are diffusely prominent throughout both lungs. Heart size is normal. Pulmonary XXXX normal."
st1 = string1.split()
我正在使用下面的代码，但它会产生错误。
from numpy import array
from numpy import argmax
from keras.utils import to_categorical
# define examp
浏览 21提问于2022-11-22得票数 2
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2回答
尽管使用了多个Conv2D和Max Pooling Layers，但对于所有15个历代，我的精度都是零。我将ImageDataGenerator用于Data Augmentation。
完整的代码如下：
# importing all the required libraries
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPool2D, Dropout
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tens
浏览 13提问于2022-05-03得票数 1
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每当我在keras中尝试to_categorical函数时，它总是输出1，即使我想要1,0。如何解决此问题？
浏览 21提问于2019-12-09得票数 0
我正在使用Keras functional API构建一个分类器，并且在dropout层中使用training标志，以便在预测新实例时启用dropout (为了获得不确定性的估计)。为了得到预期的响应，人们需要多次重复这个预测，keras随机激活密集层中的链接，当然这是计算昂贵的。因此，我还希望选择在预测阶段不使用dropout，即使用所有网络链路。有人知道我是怎么做到的吗？下面是我正在做的事情的示例代码。我尝试查看predict是否有任何相关参数，但似乎没有(?)。从技术上讲，我可以在dropout层训练相同的模型，但我不想这样做(或者更好的是，我希望有一个更干净的解决方案，而不是有两个不同
浏览 0提问于2019-08-19得票数 0
我有以下代码： import tensorflow as tf
import keras
from keras.datasets import cifar10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
import numpy as np
x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], x_train.shape[2], 3))
print(x_train.shape)
x_test = np.reshape(x_test,
浏览 22提问于2021-04-08得票数 1
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我对这段代码有疑问，为什么？
代码：
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import os
import numpy as np
import cv2
import os
import h5py
import dlib
from imutils import face_utils
from keras.models import load_model
import sys
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooli
浏览 1提问于2021-04-09得票数 22
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import pickle
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Activation
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import to_categorical
import numpy as np
X = pickle.load(open('cancer_image_features.pickle',
浏览 0提问于2019-12-02得票数 3
回答已采纳
我认为这个关于库达的错误，实际上，我不确定。有一个google链接，您可以从那里运行这个链接。Google链接：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
(trainX, trainY), (testX, testY) = fashio
浏览 17提问于2021-12-12得票数 -3
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1回答
Keras模型未编译
、、、、
我试图为一个分类模型构建一个Keras模型，当我试图拟合数据时，我得到并出错了。
ValueError:形状(None，99)和(None，2)不兼容
代码：
import warnings
warnings.filterwarnings(action = 'ignore')
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
import k
浏览 0提问于2021-06-14得票数 0
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from keras import layers
from keras import models
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D(
浏览 4提问于2020-05-22得票数 1
我的Keras版本是2.0.9，并且使用tensorflow后端。
我尝试在keras中实现。然而，在实践中，使用4个gpu进行训练甚至比使用1个gpu更糟糕。我对1个gpu有25秒，对4个gpu有50秒。你能告诉我为什么会发生这种情况吗？
用于multi_gpu_model的/blog
我在1个gpu上使用了这个推荐
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python gpu_test.py
对于4个gpus，
python gpu_test.py
-Here是用于训练的源代码。
from keras.datasets import mnist
from keras.layers
浏览 1提问于2017-11-03得票数 4
2回答
我在尝试编码MNIST。它拥有包含图像像素数据信息的数据集。
在这个代码中，我遇到了与维度相关的问题。我是python的初学者，不知道如何处理维度的问题。
from keras.datasets import mnist
(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load_data()
from keras import models
from keras import layers
network=models.Sequential()
network.add(layers.Dense(512,activati
浏览 0提问于2019-06-25得票数 0
回答已采纳
当我使用tensorflow时，我的代码是：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.layers import Embedding
from keras.layers import LSTM
from keras.utils import to_categorical
model = Sequential()
max_features = 100
model.add(Embedding(max_features, output_dim=256))
model
浏览 1提问于2018-09-13得票数 2
以下是我的代码
使用75%的数据将数据划分为训练和测试拆分
用于训练的数据和用于测试的剩余25%
(trainX, testX, trainY, testY) = train_test_split(data,
labels, test_size=0.25, random_state=42)
将标注从整数转换为向量
trainY = to_categorical(trainY, num_classes=5)
testY = to_categorical(testY, num_classes=5)
并展示了如何修复和解决此类错误
TypeError
浏览 0提问于2020-02-22得票数 0
1回答
我的目录结构如下： ? 在我的main.py中，我有： from lib.dataset.cifar import load_cifar_10 我的lib/data/cifar.py有： from keras.utils import to_categorical
from keras.datasets import cifar10
def load_cifar_10():
num_classes = 10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
x_train = x_tra
浏览 15提问于2019-02-26得票数 0
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我试图训练我的深层神经网络来识别手写数字，但是我一直得到标题中前面提到的错误--它给了我一个错误："ValueError:检查输入时的错误:期望dense_7_input有二维，但是有形状的排列(60000，28，28)“，我不知道为什么。我以前查过这个问题的答案，但没有结果。New：因此，当我尝试最后一段代码时，它会给出一个错误：ValueError: Input数组的样本数应该与目标>数组相同。找到了60000个输入样本和10000个目标样本。
# Imports
import keras
from keras.datasets import mnist
from
浏览 5提问于2020-04-28得票数 0
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如何在致密或扁平层之后应用conv1D层？
它会产生错误，因为：
ValueError:形状(1，1，3)和(1，1)不兼容。
数据集不是时间序列。请不要建议更改层的位置。输入数据有1000行和50个特征。输出y是多个范畴0,1,2.
下面是一个示例代码：
from keras.layers import Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv1D
from keras.layers.convolutional import MaxPooling1D
from keras.models import Sequential
fr
浏览 1提问于2021-01-16得票数 0
回答已采纳
我正在使用自定义正则化程序，我将在模型中的第一个隐藏层权重中使用它。
数据
XTrain,YTrain),(XTest,YTest)=mnist.load_data()
XTrain=XTrain.reshape(XTrain.shape[0],XTrain.shape[1]*XTrain.shape[2])
XTest=XTest.reshape(XTest.shape[0],XTest.shape[1]*XTest.shape[2])
YTrain=to_categorical(YTrain)
YTest=to_categorical(YTest)
自定义规则器
def layer1_re
浏览 6提问于2020-07-05得票数 1
我正试着从keras库做几个导入。我正在使用安装了Python的Anaconda在木星笔记本上这样做。我以前很好地使用过keras，我只是检查了更新，但没有发现。以下是导入语句。
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.utils import to_categorical
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import SimpleRNN
from keras.layers impo
浏览 8提问于2022-04-11得票数 0
我尝试了CNN应用于MNIST数据分类的示例代码，这些代码来自于这本书：
from keras import layers
from keras import models
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3,3), activation = 'relu', input_shape = (28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3,3), activation = 'r
浏览 4提问于2022-04-24得票数 0
1回答
我正在学习和的例子，并且对Keras完全陌生。看上去很棒，但我遇到了一些我不明白的事情。
我有一个8级的分类问题。我的培训集有5120行和62列，最后一列是目标变量。
我的目标变量目前被编码为浮点数，因此我使用to_categorical将它们转换为整数，然后转换为模型的虚拟矩阵。结果是形状的numpy.ndarray (num_samples，num_classes+1)。有人知道为什么吗？
下面是代码：
import numpy as np
from keras.utils.np_utils import to_categorical
dataset = np.loadtxt("
浏览 6提问于2017-02-15得票数 1
回答已采纳
1回答
如何用CNN保存正确分类的图像？
、、、、
CNN的手写识别问题。有一个要求:从10000张测试图像中，保存1,000张图像(.png或.jpg)，准确分类每个文件夹中的100张图像(0 -> 9)。我该怎么办？我需要一个关于代码的说明。谢谢!代码：
import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, Conv2D,
MaxPooling2D
from keras.models import Sequential
from keras.
浏览 8提问于2019-11-08得票数 1
如何纠正此错误？我试着访问所有的论坛，寻找答案来纠正这个问题。
在这里，我尝试使用keras执行多标签分类。
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.layers import Input, Dense, Dropout, Embedding, LSTM, Flatten
fro
浏览 0提问于2019-08-01得票数 0
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