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我正在使用 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 train 的类型是 Dataset 我想将 trainer.testOnData() 中的预测作为一个 numpy 数组。我可以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?

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使用activate网络的功能:

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/examples/supervised/backprop 目录,因为需要 XORDataSet。)

于 2013-04-22T08:28:41.673 回答