使用 TensorFlow 的一种热编码

热编码是将分类数据转换为机器学习算法可以理解的形式之一。在 TensorFlow 中，可以使用 tf.keras.utils.to_categorical 函数来实现热编码。

基本用法

import tensorflow as tf

# 示例标签数据，包括四个不同类别
labels = [0, 1, 2, 3]

# 将标签进行热编码
one_hot_labels = tf.keras.utils.to_categorical(labels)

print(one_hot_labels)

输出：

array([[1., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 1.]], dtype=float32)

代码解释：

1. 导入 TensorFlow 库。
2. 定义示例标签数据。
3. 使用 tf.keras.utils.to_categorical 函数进行热编码。
4. 打印热编码结果。

自定义类别数

默认情况下，tf.keras.utils.to_categorical 函数将热编码输出为输入标签数据中所包含的类别数作为向量长度。如果需要自定义向量长度，则可以添加 num_classes 参数。

import tensorflow as tf

# 示例标签数据，包括四个不同类别
labels = [0, 1, 2, 3]

# 将标签进行热编码，自定义向量长度
one_hot_labels = tf.keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=6)

print(one_hot_labels)

输出：

array([[1., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0., 0.]], dtype=float32)

代码解释：

1. 导入 TensorFlow 库。
2. 定义示例标签数据。
3. 使用 tf.keras.utils.to_categorical 函数进行热编码，向量长度为 6。
4. 打印热编码结果。

从带标签数据集中提取标签进行热编码

在某些情况下，带标签的数据集可能包含了输入数据和对应的标签数据。此时可以使用 TensorFlow 数据集 API 来加载数据集，并使用 map 函数提取标签数据并进行热编码。

import tensorflow as tf

# 加载 MNIST 数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 将标签进行热编码
train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(train_labels)
test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(test_labels)

# 将数据转换为 TensorFlow Dataset
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels))
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_images, test_labels))

# 定义 map 函数，提取标签数据并进行热编码
def preprocess(image, label):
    label = tf.one_hot(label, depth=10)
    return image, label

train_dataset = train_dataset.map(preprocess)
test_dataset = test_dataset.map(preprocess)

print(train_dataset)
print(test_dataset)

输出：

<MapDataset shapes: ((28, 28), (10,)), types: (tf.uint8, tf.float32)>
<MapDataset shapes: ((28, 28), (10,)), types: (tf.uint8, tf.float32)>

代码解释：

1. 导入 TensorFlow 库。
2. 加载 MNIST 数据集。
3. 将训练和测试标签进行热编码。
4. 将数据转换为 TensorFlow Dataset 对象。
5. 定义 map 函数，提取标签数据并进行热编码。
6. 使用 map 函数将处理后的数据集赋值给原数据集，并打印结果。