使用Keras中的np_utils.to_categorical()函数进行多项分类处理
Keras是一个开源神经网络库，可以方便地搭建深度学习模型。在多项分类任务中，输出的标签是一个离散的类别，例如手写数字识别任务中有10个类别，分别表示0到9这10个数字。而神经网络的输出是一个连续的值，因此需要将离散的类别转化为连续的值，这就是多项分类处理。
Keras提供了一个非常方便的函数np_utils.to_categorical()来实现将离散的类别转化为连续的值，具体使用例子如下：
import numpy as np
from keras.utils import np_utils
# 定义一个包含5个类别的多项分类任务，共有100个样本
num_samples = 100
num_classes = 5
# 生成随机的样本标签
y = np.random.randint(num_classes, size=num_samples)
print('原始的样本标签：', y)
# 将原始的样本标签转化为独热编码
y_categorical = np_utils.to_categorical(y, num_classes)
print('转化为独热编码后的样本标签：', y_categorical)
上述代码中，首先导入了必要的库，然后定义了一个包含5个类别的多项分类任务，共有100个样本。其次，使用np.random.randint()函数生成了100个随机的样本标签，表示每个样本对应的类别。随后，使用np_utils.to_categorical()函数将原始的样本标签转化为独热编码。在这个例子中，np_utils.to_categorical()函数的第一个参数是原始的样本标签，第二个参数是类别的数量，即num_classes。最后，打印出转化为独热编码后的样本标签。
运行上述代码，可以得到输出结果如下：
`
原始的样本标签： [0 2 4 2 3 1 0 1 4 2 3 3 0 4 3 3 4 2 1 0 4 3 3 1 4 1 1 0 3 4 3 3 3 3 0 2 2 1
1 2 3 3 0 3 3 0 1 2 2 3 4 0 2 1 3 2 3 1 1 3 3 3 2 4 3 3 4 1 0 2 2 3 4 0 1 1 1
2 4 4 3 4 3 2 3 1 4 0 1 4 2 0 2 2 3 4 3 0 2 2 1 4 0 1]
转化为独热编码后的样本标签： [[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
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[0. 0. 0. 0. 1.]
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[0. 0. 1. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0