ピットに入るtensorflow 2.0のkerasのto_categoricalメソッド

簡単に言えば、to_categorical法は,カテゴリベクトルをユニホット符号化に変換することであり,ユニホット符号化とは単純に1つのバイナリ符号化で1つのカテゴリを一意に表すことである.これは、デジタル回路における10進数BCD符号化と同様であり、以下に例を挙げる.

from tensorflow import keras
a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
a = keras.utils.to_categorical(a, 10)
print(a)

実行結果:

[[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]]