使用独热编码表示图像

神经网络期望数据集中的类别标签采用独热编码的形式：数组中的每一行在所有列上都是 0，只有与唯一标签对应的那一列被设为 1。

本时尚数据集包含 3 个类别：

Shirts（衬衫）
Dresses（连衣裙）
Shoes（鞋）

在本练习中，您将为这些标签的小样本创建独热编码。

本练习是课程的一部分

使用 Keras 进行图像建模

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练习说明

初始化变量 ohe_labels，用于存放独热编码后的数组。
使用 np.where() 在 categories 中的每次迭代里找到该物品类别的位置。
在每次迭代中，将正确的行/列组合赋值为 1。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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[____] = ____

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