在使用 CNN 预测数独谜题的解决方案时,目标变量应为谜题中的所有 81(9*9) 个值预测 1 到 9 的值。因此目标值形状为 (81,9)。使用keras.to_categorical将目标变量从 (81,1) 转换为 (81,9) 显示错误。
to_categorical接受参数 y,它必须包含从 0 到 num_classes 的整数,而 0 不包括在此处考虑的目标变量中。当 num_classes 取为 10 时它工作正常,但会导致 (81*10) 形变量。有没有其他方法可以在不改变目标变量值的情况下将目标变量设为 (81,9)?