如何在 python 中构建一个热编码器答案

【问题标题】：How to build OneHot Decoder in python如何在 python 中构建一个热编码器
【发布时间】：2020-09-18 17:11:37
【问题描述】：

我有 encoded 我的 images(masks) 尺寸 (img_width x img_height x 1) 和 OneHotEncoder 这样：

import numpy as np

def OneHotEncoding(im,n_classes):
  one_hot = np.zeros((im.shape[0], im.shape[1], n_classes),dtype=np.uint8)
  for i, unique_value in enumerate(np.unique(im)):
    one_hot[:, :, i][im == unique_value] = 1
  return one_hot

在使用深度学习进行一些数据操作后，softmax 激活函数将产生概率而不是 0 和 1 值，因此在我的解码器中我想实现以下方法：

仅获取0 或1 的输出阈值。

将每个通道乘以等于通道索引的权重。

沿通道轴取标签之间的最大值。

import numpy as np

arr = np.array([
    [[0.1,0.2,0,5],[0.2,0.4,0.7],[0.3,0.5,0.8]],
    [[0.3,0.6,0  ],[0.4,0.9,0.1],[0  ,0  ,0.2]],
    [[0.7,0.1,0.1],[0,6,0.1,0.1],[0.6,0.6,0.3]],
    [[0.6,0.2,0.3],[0.4,0.5,0.3],[0.1,0.2,0.7]]
])

# print(arr.dtype,arr.shape)

def oneHotDecoder(img):
    # Thresholding
    img[img<0.5]=0
    img[img>=0.5]=1
    # weigts of the labels
    img = [i*img[:,:,i] for i in range(img.shape[2])]
    # take the max label
    img = np.amax(img,axis=2)
    print(img.shape)
    return img

arr2 = oneHotDecoder(arr)
print(arr2)

我的问题是：

如何摆脱错误： line 15, in oneHotDecoder img[img<0.5]=0 TypeError: '<' not supported between instances of 'list' and 'float'

您是否建议改进我的实施中的任何其他问题？

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python numpy decoding one-hot-encoding

【解决方案1】：

您的某些项目中有逗号和点的拼写错误（例如，您的第一个列表应该是 [0.1, 0.2, 0.5] 而不是 [0.1, 0.2, 0, 5]）。

固定列表是：

l = [
      [[0.1,0.2,0.5],[0.2,0.4,0.7],[0.3,0.5,0.8]],
      [[0.3,0.6,0  ],[0.4,0.9,0.1],[0  ,0  ,0.2]],
      [[0.7,0.1,0.1],[0.6,0.1,0.1],[0.6,0.6,0.3]],
      [[0.6,0.2,0.3],[0.4,0.5,0.3],[0.1,0.2,0.7]]
]

那么你可以这样做：

np.array(l)  # np.dstack(l) would work as well

这会产生：

array([[[0.1, 0.2, 0.5],
        [0.2, 0.4, 0.7],
        [0.3, 0.5, 0.8]],
       [[0.3, 0.6, 0. ],
        [0.4, 0.9, 0.1],
        [0. , 0. , 0.2]],
       [[0.7, 0.1, 0.1],
        [0.6, 0.1, 0.1],
        [0.6, 0.6, 0.3]],
       [[0.6, 0.2, 0.3],
        [0.4, 0.5, 0.3],
        [0.1, 0.2, 0.7]]])

【讨论】：