python-3.x - 我最后一个密集的 keras 层有什么问题？

Question

我正在研究 keras 中的一个小型 NN，用于解决多类分类问题。我有 9 个不同的标签，我的特征也是 9 个。

我的火车/测试形状如下：

Sets shape:
x_train shape: (7079, 9)
y_train shape: (7079,)
x_test shape: (7079, 9)
y_test shape: (7079,)

但是当我试图让它们分类时：

y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=9)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=9)

我收到以下错误：

IndexError: index 9 is out of bounds for axis 1 with size 9

这里有更多关于y_train

print(np.unique(y_train)) # [1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]
print(len(np.unique(y_train))) # 9

任何人都会知道问题是什么？

标签： python-3.xtensorflowkerasmulticlass-classification

Answer 1

的形状y_train是1D。您必须对其进行一次热编码。就像是

y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train , num_classes=9)

也是y_test如此。

更新

根据文档，

tf.keras.utils.to_categorical(y, num_classes=None, dtype="float32")

这里，y：要转换为矩阵的类向量（从0到的整数num_classes）。与您的情况一样，y_train类似于[1,2,..]. 您需要执行以下操作：

y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train - 1, num_classes=9)

---

这是一个供参考的例子。如果我们这样做

class_vector = np.array([1, 1, 2, 3, 5, 1, 4, 2])
print(class_vector)

output_matrix = tf.keras.utils.to_categorical(class_vector, 
                                      num_classes = 5, dtype ="float32")
print(output_matrix)

[1 1 2 3 5 1 4 2]
---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-15-69c8be7a0f1a> in <module>()
      6 print(class_vector)
      7 
----> 8 output_matrix = tf.keras.utils.to_categorical(class_vector, num_classes = 5, dtype ="float32")
      9 print(output_matrix)

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/utils/np_utils.py in to_categorical(y, num_classes, dtype)
     76   n = y.shape[0]
     77   categorical = np.zeros((n, num_classes), dtype=dtype)
---> 78   categorical[np.arange(n), y] = 1
     79   output_shape = input_shape + (num_classes,)
     80   categorical = np.reshape(categorical, output_shape)

IndexError: index 5 is out of bounds for axis 1 with size 5

为了解决这个问题，我们将数据转换为从零开始的格式。

output_matrix = tf.keras.utils.to_categorical(class_vector - 1, 
                                     num_classes = 5, dtype ="float32")
print(output_matrix)

[[1. 0. 0. 0. 0.]
 [1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1.]
 [1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0.]]