Question

我正在使用python和pybrain进行神经网络。不幸的是，我的样本非常大，当程序打印出训练中的错误时，我的记忆在程序完成之前就已满了。

无论如何都不打印函数中的错误吗？

!!!!这不是python错误。这是pybrain功能。它打印了预测和实际样本的差异。例如“错误：0.00424”。

每次进行预测时，都会打印此字符串。

这是我的代码

ds = SupervisedDataSet(1, 1)
ds.addSample(x,y) <--- in a "for" to add all my sample

net = FeedForwardNetwork() 
inp = LinearLayer(1) 
h1 = SigmoidLayer(1) 
outp = LinearLayer(1)

net.addOutputModule(outp) 
net.addInputModule(inp) 
net.addModule(h1)

net.addConnection(FullConnection(inp, h1))  
net.addConnection(FullConnection(h1, outp))

net.sortModules()

trainer = BackpropTrainer(net, ds)

trainer.trainOnDataset(ds)      ###
trainer.testOnData(verbose=True)### Here is where the function print the errors

net.activate((ind,))

Answer 1

您可以使用try / except，如下所示：

try:
    trainer.testOnData(verbose=True)
except Exception as e:
    <exception handling code>

或者你可以找到错误的来源。你能否将错误添加到你的问题中？

不打印功能的结果

1 个答案: