深度學習中將類別標簽映射到one_hot向量

本文轉載自查看原文 2018-12-27 09:06 2132 Tensorflow/ NLP/ Machine Learning/ Deep Learning

　　有時我們的樣本標簽，都是標記從0開始直至到類別的個數。在模型訓練的時候，這些標簽需要變成one_hot向量，這樣才能夠跟softmax出來的概率做互熵損失，計算loss。

　　那么，映射的方法如下：

1 def to_one_hot(y, n_class):
2     return np.eye(n_class)[y]

　　y：類型是list，樣本的類別標簽序列

　　n_class：類別的個數

    x = to_one_hot([0,1,2], 3)
    print(x)

　　輸出：

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