显示每个节点的 Neurolabs Weights/Bias？

Question

是否有一种简单的方法可以显示每个属性的偏差或权重，我在训练后将其输入到使用 neurolab 开发的 ANN 中？

Answer 1

是的，您可以看到图层的所有权重和偏差。通过使用

net.layers[i].np['w'] 权重

net.layers[i].np['b'] 偏差

要自己手动更改它们，您只需使用 [:] 添加到末尾并将它们设置为一个 numpy 数组。

这是我在具有 3 层（1 个输入层、1 个隐藏层和 1 个输出层）的简单网络上使用的示例测试代码。

import neurolab as nl
import numpy as np

net = nl.net.newff([[0,1]] * 3, [4,2])

net.save("test.net")

net = nl.load("test.net")
# show layer weights and biases
for i in range(0,len(net.layers)):
    print "Net layer", i
    print net.layers[i].np['w']
    print "Net bias", i
    print net.layers[i].np['b']

#try setting layer weights
net.layers[0].np['w'][:] = np.array ([[0,1,2],  
                                     [3,4,5],  
                                     [4,5,6],  
                                     [6,7,8]]
                                     )


# show layer weights and biases 
for i in range(0,len(net.layers)):
    print "Net layer", i
    print net.layers[i].np['w']
    print "Net bias", i
    print net.layers[i].np['b']

显示每个节点的 Neurolabs Weights/Bias？

Showing Neurolabs Weights/Bias for each node?

python

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