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我正在尝试将激活函数参数从字符串列表传递给 b.layer() 。

我试过 eval('b.layer(parameters[1] = 3)')

'''

   #parameters = [layers,index_activation_function,nodes]

    parameters = [2,2,2]

    #Activation Functions
    a_functions = ['softmax','relu','tanh','sigmoid','linear'] 
    function = a_functions[parameters[1]]

    #NN
    b = brain.Brain(1)
    b.input_layer(1)
    b.layer(linear = 2)
    for i in range(layers):
        eval('b.layer(function=nodes)')
    b.layer(linear = 2)

'''

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下面是完整的示例,展示了如何eval()使用 Gekko 为函数构造字符串。这不是 Gekko 独有的,可用于您想要作为表达式计算的任何字符串。

from gekko import brain
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt  

# generate training data
x = np.linspace(0.0,2*np.pi)
y = np.sin(x)

parameters = [2,2,2]
a_functions = ['softmax','relu','tanh','sigmoid','linear'] 
function = a_functions[parameters[1]]
s = 'b.layer('+function+'=2)'

b = brain.Brain()
b.input_layer(1)
b.layer(linear=2)
eval(s)
b.layer(linear=2)
b.output_layer(1)
# train
b.learn(x,y)      

# validate
xp = np.linspace(-2*np.pi,4*np.pi,100)
yp = b.think(xp)  

plt.figure()
plt.plot(x,y,'bo')
plt.plot(xp,yp[0],'r-')
plt.show()

b.layer(tanh=2)这通过从选项列表中选择tanh激活函数来评估字符串。这是该脚本的结果。

使用 Gekko 进行深度学习

于 2019-06-13T23:41:59.850 回答