處理標籤和損失的兩種方法

def to_one_hot(labels, dimension=46):

results = np.zeros((len(labels), dimension))
for i, label in enumerate(labels):
results[i, label] = 1.
return results
​# our vectorized training labels（將訓練標籤向量化）
one_hot_train_labels = to_one_hot(train_labels)
# our vectorized test labels（將測試標籤向量化）
one_hot_test_labels = to_one_hot(test_labels)

from keras.utils.np_utils import to_categorical

​one_hot_train_labels = to_categorical(train_labels)
one_hot_test_labels = to_categorical(test_labels)

y_train = np.array(train_labels)

y_test = np.array(test_labels)

model.compile(optimizer='rmsprop', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['acc'])

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