IndexError

Question

问题遇到的现象和发生背景

IndexError: index 120 is out of bounds for axis 1 with size 120

问题相关代码，请勿粘贴截图

IndexError: index 120 is out of bounds for axis 1 with size 120

运行结果及报错内容

Answer 1

在用karas做分类的时候，本来是10分类任务，https://so.csdn.net/so/search?q=%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86&spm=1001.2101.3001.7020之后有一类只有一个数据，所以把这类跟相近的合并了，num_classes改成了9，结果出现了错误。

label = np.array(https://so.csdn.net/so/search?q=keras&spm=1001.2101.3001.7020.utils.to_categorical(label, num_classes))
File “/root/anaconda3/envs/lvyy/lib/python3.6/site-packages/keras/utils/np_utils.py”, line 29, in to_categorical
categorical[np.arange(n), y] = 1
IndexError: index 9 is out of bounds for https://so.csdn.net/so/search?q=axis&spm=1001.2101.3001.7020 1 with size 9

原先

label = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
num_classes = 10

合并数据以后

label = [0,1,2,4,5,6,7,8,9]
#第三类合并了
num_classes = 9

出现了上述错误。

查了一下karas的库，num_classes代表的是类别数。但是它默认类别数是从0类到最大类。

举例

eg1：我们初始的label = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]，所以库函数会默认类别数为10类：从0类算起，到最大类9类，一共是10类。这时我们设置num_classes = 10，索引不会出现问题。

eg2：当我们合并第3类时，label = [0,1,2,4,5,6,7,8,9]，库函数仍然会默认类别数为10类：从0类算起，到最大类9类，仍然一共是10类。此时设置num_classes = 9，在索引时就会出现超出范围。

eg3：若我们类别从1类开始，既label = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]，库函数还是会默认为10类，此时若num_classes = 9则会报错。应改为num_classes = 10。

了解了报错的原因，解决办法就很好理解了。

方案1

直接将类别号设置为最大类别号+1。

label = [0,1,2,4,5,6,7,8,9]
#第三类合并了
num_classes = 10

方案2

修改后续类别号，使得最大类别号为8。

label = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]
#第三类合并了，并修改后续类别号
num_classes = 9