我正在对CIFAR数据集进行图像分类。我得到了预测标签作为输出，这些标签是从0到1映射到10个不同类别的。有没有办法找到预测标签所属的类别？

//样本输出array([3.3655483e-04, 9.4402254e-01, 1.1646092e-03, 2.8560971e-04,       1.4086446e-04, 7.1564602e-05, 2.4985364e-03, 6.5030693e-04,       3.4783698e-05, 5.0794542e-02], dtype=float32)

一种方法是找到最大值，并将该索引设为1，其余设为0。

 //对于上述情况，应如下所示 array([0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

有没有人能告诉我如何做到这一点，或者如果您有更好的方法，请建议。谢谢

回答：

这很简单

>>> data = np.array([3.3655483e-04, 9.4402254e-01, 1.1646092e-03, 2.8560971e-04,...        1.4086446e-04, 7.1564602e-05, 2.4985364e-03, 6.5030693e-04,...        3.4783698e-05, 5.0794542e-02], dtype=np.float32)>>> >>> (data == data.max()).view(np.int8)array([0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=int8)

解释：data.max()找到最大值。我们将每个元素与该最大值进行比较，得到一个真值向量。然后我们将其转换为整数，利用了True映射到1而False映射到0的事实。

请注意，如果最大值不唯一，这将返回多个1。