наконец мне удалось обучить сеть из файла:) Теперь я хочу напечатать узлы и веса, особенно веса, потому что я хочу обучить сеть с помощью pybrain, а затем реализовать NN в другом месте, которое будет использовать его.
Мне нужен способ печати слоев, узлов и веса между узлами, чтобы я мог легко его реплицировать. До сих пор я вижу, что я могу получить доступ к слоям, используя n ['in'], например, а затем, например, могу:
реж (п [ 'в']) [' класс', ' delattr', ' dict', ' doc', ' ',' getattribute ',' хеш ',' init ',' модуль ', " новый", " уменьшить", " сокращение_ex", " repr", " setattr ',' sizeof ',' str ',' subclasshook ',' weakref ', _backwardImplementation ',' _forwardImplementation ',' _generateName ',' _getName ',' _growBuffers ',' _name ',' _nameIds ',' _resetBuffers ',' _setName ',' activate ',' activateOnDataset ',' argdict ',' backActivate ', 'backward', 'bufferlist', 'dim', 'forward', 'getName', 'indim', 'inputbuffer', 'inputerror', 'name', 'offset', 'outdim', 'outputbuffer', ' outputerror ',' paramdim ',' reset ',' sequential ',' setArgs ',' setName ',' shift ',' whichNeuron ']
но я не вижу, как я могу получить доступ к весам здесь. Существует также атрибут params, например, моя сеть имеет 2 4 1 с предубеждением, и в ней говорится:
n.params массив ([- 0.8167133, 1.00077451, -0.7591257, -1.1150532, -1.58789386, 0,11625991, 0,98547457, -0,99397871, -1,8324281, -2,42200963, 1.90617387, 1.93741167, -2.88433965, 0.27449852, -1.52606976, 2.39446258, 3.01359547])
Трудно сказать, что это такое, по крайней мере с весом соединяет узлы. Это все, что мне нужно.