softmax 输出结果转换成标签，argmax转one-hot

痛定思痛。 2022-04-15 06:46 622阅读 0赞

from sklearn import preprocessing
    import  numpy as np
    
    enc = preprocessing.OneHotEncoder(categories='auto')
    # 训练onehot编码，指定标签
    enc.fit([[1],[2],[3]])
    
    # 将标签转换成 onehot编码
    result =enc.transform([[1],[3],[2]])
    print(result.toarray())
    #--------
    # [[1. 0. 0.]
    # [0. 0. 1.]
    # [0. 1. 0.]]
    #--------
    
    
    # sortmax 结果转 onehot
    a = [[0.2,0.3,0.5],
         [0.7,0.3,0.5],
         [0.7,0.9,0.5]
        ]
    
    
    # sortmax 结果转 onehot
    def props_to_onehot(props):
        if isinstance(props, list):
            props = np.array(props)
        a = np.argmax(props, axis=1)
        b = np.zeros((len(a), props.shape[1]))
        b[np.arange(len(a)), a] = 1
        return b
    
    
    print(props_to_onehot(a))
    #----------
    # [[0. 0. 1.]
    # [1. 0. 0.]
    # [0. 1. 0.]]
    #---------
    
    
    # 将onehot转换成标签
    print("----softmax -> label ----")
    print(enc.inverse_transform(props_to_onehot(a)))
    #----------
    # [[3]
    # [1]
    # [2]]
    #-----------

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