m0_72071938 2022-07-28 17:58 采纳率: 100%
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tensorflow转pytorch实现

关于这篇文章:语音分类任务(基于UrbanSound8K数据集)
地址不让打

y_train = np.array(keras.utils.to_categorical(y_train, 10))
y_test = np.array(keras.utils.to_categorical(y_test, 10))
这两句代码怎么用pytorch框架实现?
我看其他文章写出来的不知道对不对?
labels=[]
for i in range(len(train)):
labels.append(train["classID"].iloc[i])
y_train = np.array(labels)

labels2=[]
for i in range(len(test)):
labels2.append(test["classID"].iloc[i])
y_test = np.array(labels2)

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2条回答 默认 最新

  • kakaccys 2022-07-28 22:52
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    这个跟keras还是pytorch没有任何关系,这就是个one hot,无非就是把类别标签都转为one hot,和框架没有任何关系,比如你有[0,1,2,3]四个类,那么0会由[1,0,0,0]表示, 1由[0,1,0,0]表示,如果是只有[0,1]两个类,则0由[1,0]表示,1由[0,1]表示,不知道楼主懂了吗?并且由于该方法与框架无关,楼主可以选择这部分就用keras的这个函数,也不会影响什么

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