因此,我正在为Keras做MNIST时尚示例。在我为它编写的程序中,我不需要使用"to_categorical“来对我的数据进行热编码,它仍然有效。当我尝试对它进行热编码时,它不起作用。我搞不懂为什么会发生这种情况,因为通常一个人应该对他们的输出进行正确的编码?如果有人能帮助澄清这一点,那就太好了! from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers im
如何进行转换(例如,一个热编码、索引、存储、嵌入等)在TensorFlow?tf.feature_column中本机标签是特性的首选方式,但是标签(即目标)呢?这些也可能需要转换并作为整个Keras管道中的一个层来处理。问题是tf.feature_column只对特性起作用,而不是对标签起作用。
例如,考虑一个CSV
F1 F2 T
3.7 2.0 A
1.7 3.5 B
6.0 6.6 A
0.7 3.2 A
其中F1和F2是特性,T是目标。然后,我自然会调用make_csv_dataset(..., label_name='T
我正在做一些语义分割问题,需要定义损失函数。 有人知道如何使用tensorflow "tf.losses.softmax_cross_entropy“吗? 文档中说,函数的第一个输入是onehot_labels,那么我们是否需要先将像素类标签转换为一个热编码格式,并将一个热编码输入到该函数中? 或者我们可以在这篇文章sigmoid_cross_entropy loss function from tensorflow for image segmentation中直接输入像tf.losses.sigmoid_cross_entropy这样的像素类标签 非常感谢!