python - 显示每个节点的 Neurolabs 权重/偏差？

Question

有没有一种简单的方法来显示我在训练后输入到使用 Neurolab 开发的 ANN 中的每个属性的偏差或权重？

Answer 1

是的，您可以看到所有图层的权重和偏差。通过使用

net.layers[i].np['w'] 用于权重

net.layers[i].np['b'] 用于偏差

要自己手动更改它们，您只需使用添加到末尾的 [:] 并将它们设置为 numpy 数组。

这是我在具有 3 层(1 个输入层、1 个隐藏层和 1 个输出层)的简单网络上使用的示例测试代码。

import neurolab as nl
import numpy as np

net = nl.net.newff([[0,1]] * 3, [4,2])

net.save("test.net")

net = nl.load("test.net")
# show layer weights and biases
for i in range(0,len(net.layers)):
    print "Net layer", i
    print net.layers[i].np['w']
    print "Net bias", i
    print net.layers[i].np['b']

#try setting layer weights
net.layers[0].np['w'][:] = np.array ([[0,1,2],  
                                     [3,4,5],  
                                     [4,5,6],  
                                     [6,7,8]]
                                     )


# show layer weights and biases 
for i in range(0,len(net.layers)):
    print "Net layer", i
    print net.layers[i].np['w']
    print "Net bias", i
    print net.layers[i].np['b']