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np_utils.to_categorical方法给了我一个错误

conv-neural-network deep-learning neural-network keras python

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Adelov · 技术社区 · 7 年前

np_utils.to_分类Keras方法给它一个包含3个类[1,1,1,…,2,2,2,…3,3,3]的[962]元素向量时,给了我一个错误。

使用的代码:

from keras.utils import np_utils
Y_train = np_utils.to_categorical(testY, 3)

我得到这个错误:

---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-9b7d3117ff6a> in <module>()
      1 print(trainY[720])
----> 2 Y_train = np_utils.to_categorical(testY, 3)
      3 print(Y_train[100])

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/utils/np_utils.py in to_categorical(y, num_classes, dtype)
     32     n = y.shape[0]
     33     categorical = np.zeros((n, num_classes), dtype=dtype)
---> 34     categorical[np.arange(n), y] = 1
     35     output_shape = input_shape + (num_classes,)
     36     categorical = np.reshape(categorical, output_shape)

IndexError: index 3 is out of bounds for axis 1 with size 3

0 回复 | 直到 7 年前

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S.Mohsen sh 7 年前

如中所述 method documentation :

论据

y: class vector to be converted into a matrix (integers from 0 to num_classes).
num_classes: total number of classes.

所以当你通过 num_classes=3 它期望y的元素 {0, 1, 2} . 您只需将数据转换为这种基于零的格式:

Y_test = np_utils.to_categorical(testY - 1, 3)

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Bitto 6 年前

请试试这个,对我有用-

y_train=keras.utils.to_分类(y_train,num_classes,dtype='float32')

y_test=keras.utils.to_分类(y_test,num_classes,dtype='float32')