如何处理重复标签：Python 代码示例

在 Python 代码中，您可能会遇到训练数据集中有多个样本被标记为相同标签的情况。例如，代码片段 c = -1 for f in ds_train.create_dict_iterator(output_numpy=True): # i,f是训练数据的信息，遍历训练数据 d = ((face - f['data']) ** 2).sum() # 计算test和训练图片的欧氏距离 if d < min_d: min_d = d c = f['label'] print(f['label']) 显示 f['label'] 为 [4 8 9 4] ，这意味着有重复的标签。

为了解决标签重复问题，可以将标签从原始标签映射到一个唯一的整数值，例如从 0 开始递增的整数序列。您可以创建一个字典，将原始标签映射到这些唯一的整数值，然后在训练和测试过程中使用这些唯一的整数标签。

例如，假设原始标签是 [4, 8, 9, 4]，您可以创建一个字典 label_map = {4: 0, 8: 1, 9: 2}。然后，您可以在训练和测试过程中使用字典将原始标签替换为唯一标签。例如，f['label'] 将被替换为 label_map[f['label']]。

这种方法可以确保每个标签在数据集中都是唯一的，从而简化训练和测试过程。