编织和绘制神经网络

Question

我试图绘制一些神经网络输出，但我没有得到任何结果。 绘制正常的东西，如plot(iris)工作正常，但有一些关于neuralnetwork()对象似乎没有以相同的方式绘制。

我的文件看起来像：

---
title: "stack"
author: "stack"
date: "today"
output:
  pdf_document: default
  html_document: default
---


```{r}
library(neuralnet)
AND <- c(rep(0,3),1)
binary.data <- data.frame(expand.grid(c(0,1), c(0,1)), AND)
net <- neuralnet(AND~Var1+Var2,  binary.data, hidden=0,err.fct="ce", linear.output=FALSE)
plot(net)
```

我没有输出。 同样的文件绘制其他东西就好了。 有什么想法吗？

Answer 1

之前已在rmarkdown存储库中报告并回答了此问题。 在这里，我只是想解释为什么它不起作用的技术原因。

从帮助页面?neuralnet::plot.nn ：

Usage

    ## S3 method for class 'nn'
    plot(x, rep = NULL, x.entry = NULL, x.out = NULL,
        ....


Arguments

  ...

  rep   repetition of the neural network. If rep="best", the repetition
        with the smallest error will be plotted. If not stated all repetitions
        will be plotted, each in a separate window.

从源代码（v1.33）：

> neuralnet:::plot.nn
function (x, rep = NULL, x.entry = NULL, x.out = NULL, radius = 0.15, 
    .... 
{
    ....
    if (is.null(rep)) {
        for (i in 1:length(net$weights)) {
            ....
            grDevices::dev.new()
            plot.nn(net, rep = i, 
                    ....
        }
    }

我在上面使用....省略了irrelvant信息。 基本上如果你没有指定rep ， neuralnet:::plot.nn将打开新的图形设备来绘制图。 这将打破knitr的图形记录，因为

1. 它打开了图形设备，但没有请求它们打开记录（通过dev.control(displaylist = 'enable') ）;
2. knitr默认使用自己的设备来记录图形; 如果用户打开新设备，则无法保证knitr可以保存新的图表。 一般来说，我不鼓励在绘制函数时操纵图形设备。

我不是neuralnet包的作者，但我建议作者降dev.new()或者至少使其有条件的，如

if (interactive()) grDevices::dev.new()

我想dev.new()调用的意图可能是在新窗口中显示图，但实际上并不能保证用户可以看到窗口。 交互式 R会话的默认图形设备是窗口/屏幕设备（如果可用，例如x11()或quartz() ），但很可能默认设备已被用户或包作者更改。

我建议条件为interactive()因为对于非交互式R会话，打开新的（默认情况下， 屏幕外 ）设备可能没什么意义。

Answer 2

我认为问题是对于类nn对象， plot使用参数rep 。 如果未定义rep ，则所有重复都绘制在单独的窗口中（当在RMarkdown之外运行时）。 如果rep = "best" ，则仅生成具有最小误差的图。 所以这应该工作：

```{r}
library(neuralnet)
AND <- c(rep(0,3),1)
binary.data <- data.frame(expand.grid(c(0,1), c(0,1)), AND)
net <- neuralnet(AND~Var1+Var2,  binary.data, hidden=0,err.fct="ce", 
linear.output=FALSE)
plot(net, rep = "best")
```

见?plot.nn 。