如何为经过培训和测试的PyBrain网络提供输入以及如何获得结果

Question

我正在预测一个值，我有2个输入层和一个输出层。这是我的代码，我在其中训练了一个PyBrain网络，然后对其进行了测试，我不知道应该如何给网络提供一组输入，以及如何获得结果。请帮我继续前进。

 ds = SupervisedDataSet(2,1)
 tf = open('data.csv','r')
 for line in tf.readlines():
 data = [float(x) for x in line.strip().split(',') if x != '']
 indata =  tuple(data[:2])
 outdata = tuple(data[2:])
 ds.addSample(indata,outdata)

 n = buildNetwork(ds.indim,8,8,ds.outdim,recurrent=True)
 t = BackpropTrainer(n,learningrate=0.01,momentum=0.5,verbose=True)
 t.trainOnDataset(ds,1000)
 t.testOnData(verbose=True)

我接下来应该做什么来输入并预测输入，如何获得该组输入的结果。谢谢！

Answer 1

通过调用提供输入的网络的.activate()方法。在数据集上还有一个更实用的激活。

还有一点提示，你可以使用python的原生csv模块