Numpy反向keras到_分类

在keras中，我使用了

to_category

将二进制nx1向量y转换为nx2矩阵，其中，如果y=1，第一列为1，第二列为y=0。如何使用numpy反转此操作？

简单

numpy.argmax(a, axis=None, out=None)

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这将返回沿轴的最大值的索引。

添加到MazeRunner09的答案中。如果您习惯于使用keras中的“分类”，您将拥有一个列表，并且可以在整个热编码列表中使用列表理解：

y_classes = [np.argmax(y, axis=None, out=None) for y in y_test]

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不需要做列表理解。简单地

numpy.argmax（a，轴=1）

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将在所有行的每行中找到argmax这是如何在tensorflow keras中反转标签的完整示例：

label = [0,1,1,0]
label = tf.keras.utils.to_categorical(label)
print(label) #output: label = [[1,0],[0,1],[0,1],[1,0]]
label = tf.math.argmax(label, axis=1)
print(label) #output back to [0,1,1,0]

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您可以使用

argmax

np.argmax（a，axis=1）这应该是答案。