訓練を受けたPyBrainネットワークに入力を与える方法と結果を得る方法

Question

私は値を予測しています。私は2つの入力層と1つの出力層を持っています。ここで私はPyBrainネットワークを訓練し、それをテストしたコードですが、ネットワークへの入力をどのようにすればよいのでしょうか？結果を得るにはどうすればよいですか？私の手伝いを進めてください。

ds = SupervisedDataSet(2,1) 
tf = open('data.csv','r') 
for line in tf.readlines(): 
data = [float(x) for x in line.strip().split(',') if x != ''] 
indata = tuple(data[:2]) 
outdata = tuple(data[2:]) 
ds.addSample(indata,outdata) 

n = buildNetwork(ds.indim,8,8,ds.outdim,recurrent=True) 
t = BackpropTrainer(n,learningrate=0.01,momentum=0.5,verbose=True) 
t.trainOnDataset(ds,1000) 
t.testOnData(verbose=True) 

入力を入力して予測するために次に行うべきことは、その入力の結果に対してどのように結果を得るかです。ありがとう!!

Answer 1

あなたの入力を提供するネットワークの.activate()メソッドを呼び出してください。また、データセット上でより多くの患者の活性化があります。

少しヒント、あなたはPythonのネイティブcsvモジュールを使用することがあります