PyBrain - 网络操作

网络由模块组成，它们使用连接相连。在本章中，我们将学习 −

• 创建网络
• 分析网络

创建网络

我们准备使用 Python 解释器执行我们的代码。要使用 pybrain 中创建网络，我们必须使用 buildNetwork API，如下所示 −

C:\pybrain\pybrain>python
Python 3.7.3 (v3.7.3:ef4ec6ed12, Mar 25 2019, 22:22:05) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
>>>
>>> from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
>>> network = buildNetwork(2, 3, 1)
>>>

我们使用 buildNetwork() 创建了一个网络，参数为 2、3、1，这意味着该网络由 2 个输入、3 个隐藏层和一个单一输出组成。

以下是网络详细信息，即模块和连接 −

C:\pybrain\pybrain>python
Python 3.7.3 (v3.7.3:ef4ec6ed12, Mar 25 2019, 22:22:05) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
>>> network = buildNetwork(2,3,1)
>>> print(network)
FeedForwardNetwork-8
   Modules:
   [<BiasUnit 'bias'>, <LinearLayer 'in'>, <SigmoidLayer 'hidden0'>,
<LinearLay er 'out'>]
   Connections:
   [<FullConnection 'FullConnection-4': 'hidden0' -> 'out'>, <FullConnection 'F
ullConnection-5': 'in' -> 'hidden0'>, <FullConnection 'FullConnection-6': 'bias'
-< 'out'>, <FullConnection 'FullConnection-7': 'bias' -> 'hidden0'>]
>>>

模块由层组成，连接由 FullConnection 对象构成。因此，每个模块和连接都如上所示命名。

分析网络

你可以通过引用模块层和连接的名称来单独访问它们，如下所示 −

>>> network['bias']
<BiasUnit 'bias'>
>>> network['in']
<LinearLayer 'in'>