【发布时间】：2017-06-22 21:10:33
【问题描述】：
如果您只想预测一个类别。然后首先您需要以这样一种方式标记您的向量，即可能将所有这些向量标记为“一个”，其具有基本事实 5，而那些基本事实不是 5 的向量则为“零”。 如何使用 puthon 在 tensorflow 中实现这一点
【问题讨论】：
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这听起来不像 one-hot-encoding...
标签： python tensorflow one-hot-encoding
【发布时间】：2017-06-22 21:10:33
【问题描述】：
在准备数据时，您可以使用 numpy 将第 5 类中的所有数据点设置为 1，使用 . 将其他数据点设置为 0。
arr = np.where(arr!=5,arr,0)
arr = np.where(arr=5,arr,1)
然后您可以使用 Tensorflow 创建一个二元分类器来对它们进行分类，同时使用 binary_crossentropy 损失来优化分类器
【讨论】：