python - 您如何从训练有素的网络对给定输入进行预测(预测)？

Question

下面是我的神经网络代码，有 3 个输入和 1 个隐藏层和 1 个输出:

#Data 
ds = SupervisedDataSet(3,1)

myfile = open('my_file.csv','r')

for data in tf.myfile ():
   indata =  tuple(data[:3])
   outdata = tuple(data[3])
   ds.addSample(indata,outdata)

net = FeedForwardNetwork() 
inp = LinearLayer(3) 
h1 = SigmoidLayer(1) 
outp = LinearLayer(1)

# add modules 
net.addOutputModule(outp) 
net.addInputModule(inp) 
net.addModule(h1)

# create connections 
net.addConnection(FullConnection(inp, h1))  
net.addConnection(FullConnection(h1, outp))

# finish up 
net.sortModules()

# initialize the backprop trainer and train 
trainer = BackpropTrainer(net, ds)
trainer.trainOnDataset(ds,1000) trainer.testOnData(verbose=True)

print 'Final weights:',net.params

我的问题是，如果你想使用这个经过训练的神经网络根据特定输入进行预测，你该怎么做？

Answer 1

根据 the documentation ，您可以在网络上使用 activate 方法测试特定输入。假设您的输入类似于 (1 2 3)，您的代码将类似于

net.activate((1,2,3))