对于一下模型的保存和加载的功能，我要怎么补充：
class NN():
def __init__(self, layers, data):
L = len(layers)# 这个layers是个包含了输入层到输出层的各层神经元个数的列表
# 设置神经元权重参数和偏置参数
self.W = {}
self.b = {}
for l in range(1, L):
# print(layers)
self.W["W" + str(l)] = np.mat(np.random.randn(layers, layers) * 0.1)
self.b["b" + str(l)] = np.mat(np.random.randn(layers, 1) * 0.1)
self.A = {}# 这个字典里存储了输入，和后面各个层的激活值；输出层的激活值在这个字典的最后一个
self.Z = {}# 这个字典里存储了从第二层到输出层的没被激活的值
self.cache = {}# 这个字典里存储了https://www.cnblogs.com/pinard/p/6422831.html里面各个层δl的值，第一个是输出层的δ
# 将数据写入类中
self.data = data
def forward_activation_02(self, L, flag):# 这个L是和上面的L一样的，包含了总共层数
# 初始化输入
self.A["A0"] = self.inputs
for l in range(1, L):
if flag == 0 or l == 1 or l == L - 1:
self.Z["Z" + str(l)] = self.W["W" + str(l)] * self.A["A" + str(l - 1)] + self.b["b" + str(l)]
self.A["A" + str(l)] = sigmoid(self.Z["Z" + str(l)])
else:
# 启用dropout正则化
self.d = np.random.rand(self.A["A" + str(l - 1)].shape, self.A["A" + str(l - 1)].shape)
self.d = self.d < keep_prob
self.A["A" + str(l - 1)] = np.multiply(self.A["A" + str(l - 1)], self.d)
self.A["A" + str(l - 1)] /= keep_prob
self.Z["Z" + str(l)] = self.W["W" + str(l)] * self.A["A" + str(l - 1)] + self.b["b" + str(l)]
self.A["A" + str(l)] = sigmoid(self.Z["Z" + str(l)])
# 更新cache
for l in reversed(range(1, L)):
if l == L - 1:
self.cache["C" + str(l)] = np.multiply(self.A["A" + str(l)] - self.output,
dsigmoid(self.Z["Z" + str(l)]))
else:
self.cache["C" + str(l)] = np.multiply(self.W["W" + str(l + 1)].T * self.cache["C" + str(l + 1)],
dsigmoid(self.Z["Z" + str(l)]))
err = np.abs(self.A["A" + str(L - 1)] - self.output)
return err
def backPropagate_02(self, learning_rate, L):# 反向传播
alpha = learning_rate
m = self.inputs.shape# 这是样本数
for i in range(L):
l = L - i - 1
if l > 0:
self.b['b' + str(l)] = self.b['b' + str(l)] - alpha * 1.0 / m * (
self.cache["C" + str(l)] * np.ones((m, 1)))
self.W['W' + str(l)] = self.W['W' + str(l)] - alpha * 1.0 / m * (
self.cache["C" + str(l)] * self.A["A" + str(l - 1)].T)
def init_prameter(self, batch_size):
# 每次批量训练batch_size幅图像
train_dataloader = DataLoader(self.data, batch_size=batch_size, drop_last=False, shuffle=True)
for train_data in train_dataloader:
imgs = train_data.numpy()
batch_xs, batch_ys = imgs[:, :feature_num], imgs[:, feature_num]
self.inputs = np.mat(batch_xs).transpose()
self.output = np.mat(sigmoid(batch_ys))
def train(self, iterations, learning_rate, L, batch_size, train_shape):
# 批处理训练
for i in range(iterations):
if (train_shape % batch_size) != 0:
print("batch没选对，要能够被train除进")
for j in range(int(train_shape / batch_size)):
self.init_prameter(batch_size)
err = self.forward_activation_02(L, 1)
self.backPropagate_02(learning_rate, L)
#############################每训练一轮就在测试集上进行测试
asdf, aswe = test_data[:, :feature_num], test_data[:, feature_num]
self.inputs = np.mat(asdf).transpose()
self.output = np.mat(sigmoid(aswe))
test_num = self.output.shape
test_loss = self.forward_activation_02(L, 0)
print("在训练集上，第", i, "轮迭代误差为", np.sum(err) / batch_size, "在测试集上，第", i, "轮迭代误差为",
np.sum(test_loss) / test_num)
if np.sum(test_loss) / test_num < 0.02 or i == (iterations - 1):
true_ = self.output.transpose()
pred_ = self.A["A" + str(L - 1)].transpose()
print("测试样本的实际结果：", true_)
print("测试样本的预测结果：", pred_)
plt.plot(pred_, label="pred")# 绘制预测关系图
plt.legend()
plt.plot(true_, label="true")# 绘制预测关系图
plt.legend()
plt.show()
break
return true_, pred_
ShuviDoura 发表于 2024-09-03 09:51
对于一下模型的保存和加载的功能，我要怎么补充：
cl ...
要给你的神经网络类`NN`添加保存和加载模型的功能，可以考虑使用Python的`pickle`模块来序列化和反序列化对象。这样，你可以将模型的权重和偏置保存到
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-9-3 09:51
要给你的神经网络类`NN`添加保存和加载模型的功能，可以考虑使用Python的`pickle`模块来序列化和反序列 ...
具体怎么写
ShuviDoura 发表于 2024-09-03 09:52
具体怎么写
为了在你的神经网络类中加入模型的保存和加载功能，你可以使用Python的`pickle`模块。这个模块可以帮助你将对象序列化（保存到文件）或者反序列化（从文件加载）。
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我保存的模型里是以字典的形式保存得到的w和b的权重数据吗
ShuviDoura 发表于 2024-09-03 09:57
我保存的模型里是以字典的形式保存得到的w和b的权重数 ...
是的，保存模型时通常会将模型的参数（如权重`W`和偏置`b`）存储在一个字典中，这样可以方便地序列化和反序列化。以下是如何
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那我的字典里有w1，w2，w3以及b1，b2，b3，是代表什么意思
ShuviDoura 发表于 2024-09-03 09:58
那我的字典里有w1，w2，w3以及b1，b2，b3，是代表什么 ...
字典中的键 `w1`，`w2`，`w3` 以及 `b1`，`b2`，`b3` 通常代表神经网络模型中不同层的权重和偏置。具体来说：
- `w1`, `w2`, `w3`: 这些是网络中各层的权重矩阵。每个`wi`（如`w1`）对应一个特定层的权重。
- `b1`, `b2`, `b3`: 这些是网络中各层的偏置向量。每个`bi`（如`b1`）对应一个特定层的偏置。
对于一个简单的多层感知器(MLP)模型：
- `w1` 和 `b1` 可能对应输入层到第一个隐藏层的权重和偏置。
- `w2` 和 `b2` 对应第一个隐藏层到第二个隐藏层。
- `w3` 和 `b3` 则可能对应从最后一个隐藏层到输出层。
具体有多少个这样的`w`和`b`，以及每个的维度，取决于你的网络结构（例如，层数、每层的神经元数量等）。通过保存这些参数，你可以在训练后恢复网络的状态，或者与其他数据集进行测试。
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创建神经网络，21个输入节点，13个隐藏层节点，21个输出层节点，这是有几个输入层几个隐藏层几个输出层
创建神经网络，21个输入节点，13个隐藏层节点，21个输出层节点，这是有几个输入层几个隐藏层几个输出层
ShuviDoura 发表于 2024-09-03 10:09
创建神经网络，21个输入节点，13个隐藏层节点，21个输 ...
你提到的神经网络结构有：
- **1个输入层**：包含21个输入节点。
- **1个隐藏层**：包含13个隐藏层节点。
- **1个输出层**：包含21个输出层节点。
所以，整个网络结构是一层输入层，一层隐藏层和一层输出层。
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我要进行多分类，那么sigmoid和dsigmoid函数可以将以下换成什么
def sigmoid(x):
return math.tanh(x)
def dsigmoid(y):
return (1.0 - y**2)
ShuviDoura 发表于 2024-12-10 21:27
我要进行多分类，那么sigmoid和dsigmoid函数可以将以 ...
在多分类问题中，常常使用Softmax函数代替Sigmoid函数，因为Softmax函数可以将输出转化为概率分布。对于Softmax的导数（dsigmoid的替代），通常在误差反向传播过程中结合Cross-Entropy损失一起考虑。
以下是Softmax函数的Python实现：
import numpy as np
def softmax(x):
e_x = np.exp(x - np.max(x))# 减去最大值来提高数值稳定性
return e_x / e_x.sum(axis=0)
# Softmax函数通常在反向传播时结合损失函数进行求导，因此不需要单独实现 dsigmoid
请注意，Softmax 函数及其导数计算是在特定上下文中与交叉熵损失进行结合使用的。在使用框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）时，它们通常会自动处理这些计算。
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FishC 发表于 2024-12-10 21:27
在多分类问题中，常常使用Softmax函数代替Sigmoid函数，因为Softmax函数可以将输出转化为概率分布。对 ...
那我的bp神经网络种本来就存在sigmoid和dsigmoid这部分，我要怎么改
ShuviDoura 发表于 2024-12-10 21:28
那我的bp神经网络种本来就存在sigmoid和dsigmoid这部 ...
在BP神经网络中，如果要使用Softmax用于多分类任务，我们不需要定义一个类似于Sigmoid和dSigmoid的反向函数。Softmax本身在网络输出层使用，损失常与交叉熵结合。若需要实现Softmax输出，Sigmoid替换可如下：
import numpy as np
def softmax(x):
e_x = np.exp(x - np.max(x))# 稳定性处理，防止指数爆炸
return e_x / e_x.sum(axis=0)
# 损失函数如交叉熵在配合进行训练时，自动求梯度
# 示例用法，适用于输出层
output = np.array()
probabilities = softmax(output)
print(probabilities)
注意， Softmax 用于网络的输出层，本质与 Sigmoid 不同，逐层的激活函数可以仍然使用例如 ReLU 或 Sigmoid（具体视情况选择），而 Softmax 负责将整个层的输出归一化为概率分布的方式。例如，若需要 Sigmoid 可保持层间非线性：
# 为隐层仍然可以使用 Sigmoid 或 ReLU，这在 Softmax 前的网络层依旧适用
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
def dsigmoid(y):
return y * (1 - y)# 作为逐点函数，适用于隐藏层
确保损失函数与Softmax兼容，以交叉熵损失计算即可。
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FishC 发表于 2024-12-10 21:28
在BP神经网络中，如果要使用Softmax用于多分类任务，我们不需要定义一个类似于Sigmoid和dSigmoid的反向 ...
C:\Users\shiro\Desktop\01\conda\envs\skyzero\python.exe C:\Users\shiro\Desktop\bpnn-master\11111.py
C:\Users\shiro\Desktop\bpnn-master\bpnn.py:26: RuntimeWarning: overflow encountered in exp
return 1 / (1 + np.exp(-x))
这是什么意思
ShuviDoura 发表于 2024-12-10 21:30
C:\Users\shiro\Desktop\01\conda\envs\skyzero\pytho ...
该警告信息表明在运行Python代码时，程序在调用`np.exp`函数时遇到了数值溢出的问题。这通常是由于传递给`np.exp`的负数值过大，导致指数函数的计算结果超出了浮点数的表示范围。
要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：
1. **检查输入数据**：确保输入给`np.exp`的值没有过大或过小。如果数据异常，可能需要对输入数据进行归一化或标准化处理。
2. **调整权重初始化**：你可能需要重新考虑神经网络中权重的初始化方式，较大的初始权重可能导致较大的输入值。
3. **使用其他激活函数**：如果问题严重，可以考虑使用其他数值表现更加稳定的激活函数，例如`np.tanh`或使用Keras、PyTorch等深度学习框架提供的激活函数，这些函数一般会有更好的数值稳定性。
4. **处理数值限制**：在使用`np.exp`之前，可以先将输入值裁剪到一定范围，例如：
def stable_sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-np.clip(x, -500, 500)))
通过`np.clip`限制输入的最大和最小值，可以有效防止溢出。
你可以检查在哪里使用了`sigmoid`函数，并考虑应用以上建议进行调整。
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bp神经网络是不是在正向传播的时候用sigmoid激活函数，在反向传播计算残差的时候用sigmoid的导数作为“激活函数”计算残差
ShuviDoura 发表于 2024-12-11 10:09
bp神经网络是不是在正向传播的时候用sigmoid激活函数 ...
是的，在BP神经网络中：
1. **正向传播**：神经网络使用激活函数（比如Sigmoid函数）将输入映射到输出。这有助于引入非线性，使神经网络能够学习复杂模式。
2. **反向传播**：在计算误差的梯度时，你需要用到激活函数的导数。对于Sigmoid函数，其导数会用来计算每个神经元的误差梯度，从而帮助调整权重。
Sigmoid函数的导数公式是：
\[ f'(x) = f(x) \times (1 - f(x)) \]
其中，\( f(x) \) 是Sigmoid函数的输出。这确保了在反向传播过程中，我们正确地计算权重更新的梯度。
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FishC 发表于 2024-12-11 10:09
是的，在BP神经网络中：
1. **正向传播**：神经网络使用激活函数（比如Sigmoid函数）将输入映射到输 ...
为什么反向传播计算误差梯度用的是sigmoid的导数，如果此时用sigmoid会怎么样