Pourquoi est-ce nécessaire de convertir en 'str' les classes des images?

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Bonjour,
Pourquoi convertir en string les classes 0 ou 1 des images avant l’application d’un modèle de deep learning ? Et est-ce une pratique à généraliser ou bien est-ce uniquement valable pour le modèle vgg16 ? Merci

batch_size = 32

data_train["class"] = data_train["class"].astype(str)
data_test["class"] = data_test["class"].astype(str)

train_generator = train_data_generator.flow_from_dataframe(dataframe=data_train,
                                                          directory="",
                                                           x_col = "img_paths",
                                                           class_mode ="sparse",
                                                          target_size = (224 , 224), 
                                                          batch_size = batch_size)

test_generator = test_data_generator.flow_from_dataframe(dataframe=data_test,
                                                          directory="",
                                                           x_col = "img_paths",
                                                           class_mode ="sparse",
                                                          target_size = (224 , 224), 
                                                          batch_size = batch_size)
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Bonjour Sabrina,

Si vous ne convertissez pas en string les classes 0 ou 1 des images voici le message d’erreur que vous obtiendrez au moment de l’entraînement du modèle :

TypeError: If class_mode="sparse", y_col="class" column values must be strings.

L’argument class_mode ="sparse" impose que les classes soient au format string.

Si j’ai répondu à votre question n’hésitez pas à la mettre en solution.