在张量流中提供标签的最佳方式
Best way to feed a label in tensorflow
我有一个由图像组成的训练集，来自 我必须预测一个由固定数量的字母和数字组成的标签。
将这些标签输入 tensorflow 的最佳方式是什么？我想创建一个数字列表，一个代表标签中的所有 chars/numbers。
我创建了一个包含所有可能值的列表：
__dict = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u',
'v', 'w', 'x', 'y', 'z', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
然后我使用 __dict 变量中的字母索引将标签编码为数字列表。
例如：
label = abc
label_encoded = [0, 1, 2]
这样做对吗？
最好的方法是为每个标签使用唯一的整数，即 aaa=0、aab=1 等
你使用base 36的位置编码很方便（如果字母是小写英文字符+数字）。
我不知道你面临的问题，但请注意，这可能会导致大量标签（即输出 类 用于你的分类问题）
我有一个由图像组成的训练集，来自 我必须预测一个由固定数量的字母和数字组成的标签。 将这些标签输入 tensorflow 的最佳方式是什么？我想创建一个数字列表，一个代表标签中的所有 chars/numbers。 我创建了一个包含所有可能值的列表：
__dict = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u',
'v', 'w', 'x', 'y', 'z', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
然后我使用 __dict 变量中的字母索引将标签编码为数字列表。
例如：
label = abc
label_encoded = [0, 1, 2]
这样做对吗？
最好的方法是为每个标签使用唯一的整数，即 aaa=0、aab=1 等
你使用base 36的位置编码很方便（如果字母是小写英文字符+数字）。
我不知道你面临的问题，但请注意，这可能会导致大量标签（即输出 类 用于你的分类问题）