如何測試用PyBrain開發的神經網絡

Question

我是機器學習的新手，正在嘗試學習如何在Python中開發用於預測目的的神經網絡。 我遵循了PyBrain的基礎教程，並成功地建立了神經網絡並對其進行了訓練（監督學習）。 這是代碼：

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()

我現在不確定如何用新數據測試該網絡。 我已經嘗試了Network類（ http://pybrain.org/docs/api/structure/networks.html ）的activate（）方法和Trainer類（ http://pybrain.org/ ）的testOnClassData（）方法。 docs / api / supervised / trainers.html ），但是a）我不確定它們如何工作，b）基於文檔，我不確定它們是否達到我的目的，這是訓練網絡成功預測給定輸入參數的結果。

有誰知道如何測試在PyBrain中開發的神經網絡，例如我的？ 提前非常感謝您！ :)

Answer 1

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

Answer 2

為了測試網絡，現在輸入一些輸入而沒有輸出。

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

如果您使用多個輸入，請使用for循環

network.activateOnDataset()