इमेज को दर्शाने के लिए वन-हॉट एन्कोडिंग का उपयोग
न्यूरल नेटवर्क किसी डेटासेट में कक्षाओं (classes) के लेबल को वन-हॉट एन्कोडेड रूप में अपेक्षित करते हैं: एरे की हर पंक्ति में सभी कॉलम में शून्य होते हैं, सिवाय उस कॉलम के जो यूनिक लेबल से मेल खाता है; उसे 1 सेट किया जाता है.
फैशन डेटासेट में तीन श्रेणियाँ हैं:
- Shirts
- Dresses
- Shoes
इस अभ्यास में, आप इन लेबल्स के एक छोटे सैंपल की वन-हॉट एन्कोडिंग बनाएँगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ Image Modeling
अभ्यास निर्देश
ohe_labelsवैरिएबल को इनिशियलाइज़ करें ताकि वह वन-हॉट एन्कोडेड एरे को रखे.np.where()का उपयोग करकेcategoriesकी हर इटरेशन में आइटम की कैटेगरी का लोकेशन खोजें.- हर इटरेशन में सही पंक्ति/कॉलम संयोजन में
1असाइन करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# The number of image categories
n_categories = 3
# The unique values of categories in the data
categories = np.array(["shirt", "dress", "shoe"])
# Initialize ohe_labels as all zeros
ohe_labels = ____((len(labels), n_categories))
# Loop over the labels
for ii in range(len(labels)):
# Find the location of this label in the categories variable
jj = np.where(___)
# Set the corresponding zero to one
ohe_labels[____] = ____