y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

这段代码是将训练集和测试集的标签进行one-hot编码。在机器学习中，有些算法需要将标签转换成数值型的向量，而one-hot编码是一种将离散型数据转换成向量的常用方法。例如，假设有三个类别 A、B 和 C，那么one-hot编码会将 A 编码成 (1, 0, 0)，B 编码成 (0, 1, 0)，C 编码成 (0, 0, 1)。这样做的好处是可以让算法更好地理解样本之间的关系，从而提高模型的性能。在这段代码中，num_classes 表示类别的数量，而 y_train 和 y_test 是训练集和测试集的标签。通过 keras.utils.to_categorical() 函数将标签进行one-hot编码，最终得到的是一个二维的数组，其中每一行表示一个样本的标签向量。

相关问题

train_y=tf.keras.utils.to_categorical(train_y) test_y=tf.keras.utils.to_categorical(test_y)

`tf.keras.utils.to_categorical()` 是一个用于将类别标签转换为 one-hot 编码的函数。具体来说，它会将一个整数向量转换为一个二维的 one-hot 编码矩阵，其中每行代表一个样本，每列代表一个类别。如果一个样本属于某个类别，则该样本对应的行中，该类别对应的列的值为 1，其余列的值为 0。

在这个例子中，我们使用 `tf.keras.utils.to_categorical()` 将训练数据和测试数据的类别标签转换为 one-hot 编码。具体来说，我们将原始的类别标签向量 `train_y` 和 `test_y` 转换为二维的 one-hot 编码矩阵，分别保存到 `train_y` 和 `test_y` 中。这样，我们就可以将这些编码后的标签作为训练数据和测试数据的真实标签，用于神经网络模型的训练和测试。

具体的代码实现如下：

import tensorflow as tf

# 将训练数据和测试数据的类别标签转换为 one-hot 编码
train_y = tf.keras.utils.to_categorical(train_y)
test_y = tf.keras.utils.to_categorical(test_y)

在这个例子中，我们使用了 TensorFlow 2.0 中的 `tf.keras.utils.to_categorical()` 函数，将训练数据和测试数据的类别标签转换为 one-hot 编码，并分别保存到 `train_y` 和 `test_y` 中。这样，我们就可以使用这些编码后的标签来训练和测试我们的神经网络模型。

y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=100)

这段代码是使用 TensorFlow 的 Keras 工具函数 `to_categorical()` 将目标变量 `y_train` 转换为独热编码格式。独热编码是一种用于表示分类变量的编码方法，其中每个类别都被表示为一个只有一个元素为1，其余元素为0的向量。在这里，`num_classes` 参数指定了类别的数量，即100个类别。这样做的目的是将目标变量转换为适合训练神经网络的格式。