Question

有没有办法在PyBrain中保存和恢复经过训练的神经网络，这样我每次运行脚本时都不需要重新训练？

Answer 1

可以使用python内置的pickle / cPickle模块或使用PyBrain的XML NetworkWriter来保存和加载PyBrain的神经网络。

# Using pickle

from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
import pickle

net = buildNetwork(2,4,1)

fileObject = open('filename', 'w')

pickle.dump(net, fileObject)

fileObject.close()

fileObject = open('filename','r')
net = pickle.load(fileObject)

注意cPickle是用C实现的，因此应该比pickle快得多。用法应该与pickle相同，所以只需导入并使用cPickle。

# Using NetworkWriter

from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.tools.customxml.networkwriter import NetworkWriter
from pybrain.tools.customxml.networkreader import NetworkReader

net = buildNetwork(2,4,1)

NetworkWriter.writeToFile(net, 'filename.xml')
net = NetworkReader.readFrom('filename.xml')

Answer 2

NetworkWriter和NetworkReader效果很好。我注意到在通过pickle保存和加载后，网络不再可以通过培训功能进行更改。因此，我建议使用NetworkWriter - 方法。

Answer 3

NetworkWriter是要走的路。使用Pickle你不能像Jorg所说的那样重新训练网络。

你需要这样的东西：

from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.tools.customxml import NetworkWriter
from pybrain.tools.customxml import NetworkReader

net = buildNetwork(4,6,1)

NetworkWriter.writeToFile(net, 'filename.xml')
net = NetworkReader.readFrom('filename.xml')

如何保存和恢复PyBrain培训？

3 个答案: