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不懂關于keras.utils.to_categorical的使用方法？其實想解決這個問題也不難，下面讓小編帶著大家一起學習怎么去解決，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲。

如下所示：

to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32')

將整型標簽轉為onehot。y為int數(shù)組，num_classes為標簽類別總數(shù)，大于max(y)（標簽從0開始的）。

返回：如果num_classes=None，返回len(y) * [max(y)+1]（維度，m*n表示m行n列矩陣，下同），否則為len(y) * num_classes。說出來顯得復雜，請看下面實例。

import keras

ohl=keras.utils.to_categorical([1,3])
# ohl=keras.utils.to_categorical([[1],[3]])
print(ohl)
"""
[[0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]]
"""
ohl=keras.utils.to_categorical([1,3],num_classes=5)
print(ohl)
"""
[[0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0.]]
"""

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