python - 我如何在加载模型和训练一个类时编码器转换一个类

Question

我已经将模型保存为 my_model.h5。我有 7 类，它们是

array(['Drums Beating', 'Machine Digging', 'Man Movement',
      'Manual Digging', 'Manual Digging - Deeper (1.5 to 3 feets)',
      'Normal', 'Tunneling'], dtype=object)

现在我必须训练一个只有一个类的模型(假设'drums beating')。所以我将用旧权重初始化新训练模型的权重。因此，当我需要对我的标签进行编码时(比如 drums beating)，我如何对其进行编码，使其具有虚拟值([0,0,0,1,0,0, 0]) 就像我之前训练的那样。

为了清楚起见，早期鼓声的虚拟值是[0,0,0,1,0,0,0]。但是当我按如下方式加载编码器时

with open('/home/ANN_Unrolled_30_sample_7_class/ANN_UNrolled_sample_30_7_class.pkl', 'rb') as f:
   encoder = pkl.load(f)

并应用encode.transform，它变成了[0]，因为在新的训练模型中只有一个类。我该怎么做才能得到之前的虚拟人本身([0,0,0,1,0,0,0]]

如果我强调过度或强调不足，请在评论中告诉我。

Answer 1

执行以下操作

with open('/home/ANN_Unrolled_30_sample_7_class/ANN_UNrolled_sample_30_7_class.pkl', "rb") as infile:
   encoder = pkl.load(infile)
temp = encoder.transform(your_required_classes)
num = len(encoder.classes_)
k = to_categorical(temp,num_classes=num)