我在 Python 中使用 Keras 深度学习。 我有一个具有这种形状的 numpy 数组： [5, 30, 30, 30, 65] 我想沿第 5 维 (65) 执行 argmax，将每个第 5 个数组中最大值的索引设置为 1，将所有其他数组的索引设置为 0。对于上下文，该数组由生成器模型输出，我是使用长度为 65 的最后一维作为 one-hot 编码。 我该怎么做呢？
【问题讨论】：
标签： python machine-learning numpy-ndarray
要在第 5 维上执行 argmax 操作，您可以使用从 0 开始的计数来指定 axis 参数。
因此，要获得第 5 维的 argmax，您将使用：idx = np.argmax(arr, axis=4)[0, 0, 0, 0]
然后，要将第 5 维数组转换为 one-hot 编码，您可以将该数组设置为 np.zeros 数组，然后将 idx 处的值（从上面）更新为 1，如下所示：
arr[a, b, c, d] = np.zeros((65,))
arr[a, b, c, d, idx] = 1
其中a、b、c 和 d 是第 1 到第 4 维的任意索引。
【讨论】：