函数声明： to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32')
作用：将整型标签转为onehot。y为int数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。
返回：如果num_classes=None，返回len(y) * [max(y)+1]（维度，m*n表示m行n列矩阵，下同），否则为len(y) * num_classes。
例子：
import keras
ohl=keras.utils.to_categorical([1,3])
# ohl=keras.utils.to_categorical([[1],[3]])
print(ohl)
"""
[[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1.]]
"""
ohl=keras.utils.to_categorical([1,3],num_classes=5)
print(ohl)
"""
[[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]]
"""简而言之，就是将给定的序列，编码成一个one -hot矩阵。注意编号是从0开始的。
注：import keras 也可以通过：import tensorflow.contrib.keras as kr 来实现导入keras