PyBrain - 网络训练数据集

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到目前为止，我们已经了解了如何创建网络和数据集。为了一起使用数据集和网络，我们必须在培训师的帮助下完成。

下面是一个工作示例，了解如何将数据集添加到创建的网络中，然后使用训练器进行训练和测试。

测试网络.py

from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.structure import TanhLayer
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer

# Create a network with two inputs, three hidden, and one output
nn = buildNetwork(2, 3, 1, bias=True, hiddenclass=TanhLayer)

# Create a dataset that matches network input and output sizes:
norgate = SupervisedDataSet(2, 1)

# Create a dataset to be used for testing.
nortrain = SupervisedDataSet(2, 1)

# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
norgate.addSample((0, 0), (1,))
norgate.addSample((0, 1), (0,))
norgate.addSample((1, 0), (0,))
norgate.addSample((1, 1), (0,))

# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
nortrain.addSample((0, 0), (1,))
nortrain.addSample((0, 1), (0,))
nortrain.addSample((1, 0), (0,))
nortrain.addSample((1, 1), (0,))

#Training the network with dataset norgate.
trainer = BackpropTrainer(nn, norgate)

# will run the loop 1000 times to train it.
for epoch in range(1000):
trainer.train()
trainer.testOnData(dataset=nortrain, verbose = True)

为了测试网络和数据集，我们需要 BackpropTrainer。BackpropTrainer 是一个训练器，它根据监督数据集（可能是顺序的）通过反向传播误差（随时间）来训练模块的参数。

我们创建了 2 个类数据集 - SupervisedDataSet。我们正在使用 NOR 数据模型，如下 -

上述数据模型用于训练网络。

norgate = SupervisedDataSet(2, 1)
# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
norgate.addSample((0, 0), (1,))
norgate.addSample((0, 1), (0,))
norgate.addSample((1, 0), (0,))
norgate.addSample((1, 1), (0,))

以下是用于测试的数据集 -

# Create a dataset to be used for testing.
nortrain = SupervisedDataSet(2, 1)

# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
norgate.addSample((0, 0), (1,))
norgate.addSample((0, 1), (0,))
norgate.addSample((1, 0), (0,))
norgate.addSample((1, 1), (0,))

训练器的使用方式如下 -

#Training the network with dataset norgate.
trainer = BackpropTrainer(nn, norgate)

# will run the loop 1000 times to train it.
for epoch in range(1000):
   trainer.train()

要测试数据集，我们可以使用以下代码 -

trainer.testOnData(dataset=nortrain, verbose = True)

输出

python 测试网络.py

C:\pybrain\pybrain\src>python testnetwork.py
Testing on data:
('out: ', '[0.887 ]')
('correct:', '[1 ]')
error: 0.00637334
('out: ', '[0.149 ]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.01110338
('out: ', '[0.102 ]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.00522736
('out: ', '[-0.163]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.01328650
('All errors:', [0.006373344564625953, 0.01110338071737218, 0.005227359234093431
, 0.01328649974219942])
('Average error:', 0.008997646064572746)
('Max error:', 0.01328649974219942, 'Median error:', 0.01110338071737218)

如果检查输出，测试数据几乎与我们提供的数据集匹配，因此误差为 0.008。

现在让我们更改测试数据并查看平均误差。我们更改了输出，如下所示 -

以下是用于测试的数据集 -

# Create a dataset to be used for testing.
nortrain = SupervisedDataSet(2, 1)

# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
norgate.addSample((0, 0), (0,))
norgate.addSample((0, 1), (1,))
norgate.addSample((1, 0), (1,))
norgate.addSample((1, 1), (0,))

现在让我们测试一下。

输出

python 测试网络.py

C:\pybrain\pybrain\src>python testnetwork.py
Testing on data:
('out: ', '[0.988 ]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.48842978
('out: ', '[0.027 ]')
('correct:', '[1 ]')
error: 0.47382097
('out: ', '[0.021 ]')
('correct:', '[1 ]')
error: 0.47876379
('out: ', '[-0.04 ]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.00079160
('All errors:', [0.4884297811030845, 0.47382096780393873, 0.47876378995939756, 0
.0007915982149002194])
('Average error:', 0.3604515342703303)
('Max error:', 0.4884297811030845, 'Median error:', 0.47876378995939756)

我们得到的误差为 0.36，这表明我们的测试数据与训练的网络并不完全匹配。