我是Pybrain的新手,正在尝试组建一个神经网络。首先,我遇到了这里描述的错误:
AttributeError: 'SupervisedDataSet' object has no attribute '_convertToOneOfMany'
我尝试了那个帖子中所描述的解决方法。虽然它似乎可以工作,但现在它给我一个新的错误。以下是我的代码的相关部分:
读取文件并将其转换为分类数据集的部分。有3个输入属性,2个类别,将读取的数组分割成两部分,前三列放入“input”,最后一列放入“target”:
ds = ClassificationDataSet(inp=3, target=1, nb_classes=2)
tf = open('datafile.txt')
a = np.loadtxt(tf)
a = np.hsplit(a, (3,4))
ds.setField('input', a[0])
ds.setField('target', a[1])
构建一个简单的网络部分,对于pybrain来说是非常标准的:
inLayer = SigmoidLayer(3)
hiddenLayer = SigmoidLayer(5)
outLayer = SigmoidLayer(2)
fnn.addInputModule(inLayer)
fnn.addModule(hiddenLayer)
fnn.addOutputModule(outLayer)
in_to_hidden = FullConnection(inLayer, hiddenLayer)
hidden_to_out = FullConnection(hiddenLayer, outLayer)
fnn.addConnection(in_to_hidden)
fnn.addConnection(hidden_to_out)
fnn.sortModules()
这是如上所述的解决方法:
使用以下方法:
tstdata_temp, trndata_temp = ds.splitWithProportion(0.25)
tstdata = ClassificationDataSet(3, target=1, nb_classes=2)
for n in xrange(0, tstdata_temp.getLength()):
tstdata.addSample( tstdata_temp.getSample(n)[0], tstdata_temp.getSample(n)[1] )
trndata = ClassificationDataSet(3, target=1, nb_classes=2)
for n in xrange(0, trndata_temp.getLength()):
trndata.addSample( trndata_temp.getSample(n)[0], trndata_temp.getSample(n)[1] )
trndata._convertToOneOfMany()
tstdata._convertToOneOfMany()
这是我在第一个转换行遇到的错误:
IndexError: index 2 is out of bounds for axis 1 with size 2