雨落朝阳
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Keras方法笔记

发表于 分类于

1 to_categorical

  • 介绍
    将类别向量转换为二进制（只有0和1）的矩阵类型表示。
    其表现为将原有的类别向量转换为独热编码（one hot）的形式。

  • 引入

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    from keras.utils.np_utils import to_categorical

  • 示例

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    from keras.utils.np_utils import to_categorical
    #类别向量定义
    a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]
    #调用to_categorical将a按照9个类别来进行转换
    a = to_categorical(b, 9)
    print(a)
     
    执行结果如下：
    [[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
     [0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
     [0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
     [0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
     [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
     [0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]
     [0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]
     [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.]
     [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]]

2 pad_sequences

  • 介绍
    将序列转化为经过填充以后的一个长度相同的新序列
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keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, 
	maxlen=None,
	dtype='int32',
	padding='pre',
	truncating='pre', 
	value=0.)
sequences：浮点数或整数构成的两层嵌套列表
maxlen：None或整数，为序列的最大长度。大于此长度的序列将被截短，小于此长度的序列将在后部填0.
dtype：返回的numpy array的数据类型
padding：‘pre’或‘post’，确定当需要补0时，在序列的起始还是结尾补`
truncating：‘pre’或‘post’，确定当需要截断序列时，从起始还是结尾截断
value：浮点数，此值将在填充时代替默认的填充值0

  • 引入

    1
    from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

  • 示例

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    from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
    a = [[2,3,4]]
    b = pad_sequences(a, maxlen=10)
    print(b)

    执行结果如下：
    array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 3, 4]], dtype=int32)