如何測試用PyBrain開發的神經網絡

我是機器學習的新手，並且正在努力學習如何在Python中爲預測目的開發神經網絡。我遵循了PyBrain的基本教程，併成功地建立了一個神經網絡並對它進行了訓練（監督學習）。這裏是代碼：如何測試用PyBrain開發的神經網絡

ds = SupervisedDataSet(2, 1) 
ds.addSample((0, 0), (0,)) 
ds.addSample((0, 1), (1,)) 
ds.addSample((1, 0), (1,)) 
ds.addSample((1, 1), (0,)) 

network = buildNetwork(2, 3, 1, bias=True, hiddenclass=TanhLayer) 
trainer = BackpropTrainer(network, ds) 
trainer.trainUntilConvergence()

我現在不知道如何測試這個網絡與新的數據。我已經嘗試過Network類（http://pybrain.org/docs/api/structure/networks.html）的activate（）方法和Trainer類的testOnClassData（）方法（http://pybrain.org/docs/api/supervised/trainers.html），但a）我不確定它們是如何工作的，以及b）基於文檔，I我不確定它們是否符合我的目的，即訓練網絡以成功預測給定輸入參數的結果。

有沒有人知道如何測試在我的PyBrain開發的神經網絡？非常感謝您提前！ :)

來源

2014-07-17 user3847447

ts = UnsupervisedDataSet(inputLength,) 
ts.addSample((0,0)) 
net.activateOnDataset(ts)[0]

來源

2014-07-21 18:22:55 Researcher

請提供某種解釋過，而回答問題.. – Lal

var這個名字都不同也沒有從原稿數據。代碼被使用。在這種形式下，這篇文章將會被認爲與靜止沒有明顯的相關性。 –

請在回答問題時提供一些解釋。 –

現在測試網絡饋送一些輸入而不輸出。

from pybrain.datasets import UnsupervisedDataSet 
    dst = UnsupervisedDataSet(2,) 
    dst.addSample((0, 1)) 
    result=network.activateOnDataset(dst)[0] 
    print(result)

如果使用多個輸入使用for循環

network.activateOnDataset()

來源

2017-12-18 11:11:08

如何測試用PyBrain開發的神經網絡

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