Question

我正在利用pybrain构建一个具有6个输入维度和一个实值输出维度的网络。我使用的代码如下所示：

network = buildNetwork(train.indim, 4, train.outdim)

trainer = BackpropTrainer( network, train)
trainer.trainOnDataset(train, 8000)

print 'MSE train', trainer.testOnData(train, verbose = True)

这里的火车是Dataset类型我希望将trainer.testOnData（）中的预测作为一个numpy数组。我能够查看预测结果以及错误，但我希望它作为一个数组。无论如何，这可以做到吗？

Answer 1

使用网络的activate功能：

numpy.array([network.activate(x) for x, _ in train])

完整示例：

from datasets import XORDataSet 
from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.supervised import BackpropTrainer
import numpy
d = XORDataSet()
n = buildNetwork(d.indim, 4, d.outdim, bias=True)
t = BackpropTrainer(n, learningrate=0.01, momentum=0.99, verbose=True)
t.trainOnDataset(d, 1000)
t.testOnData(verbose=True)
print numpy.array([n.activate(x) for x, _ in d])

（仅适用于pybrain的pybrain / examples / supervised / backprop目录，因为需要XORDataSet。）

将pybrain预测输出作为数组

1 个答案: