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 kerasohl=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。