关于bp神经网络
我从网上抄了一个代码，但是其中不包含保存模型与加载模型的步骤，那么在这个代码中，我是应该保存W和b的值，还是A和Z的值作为训练模型之后后的保存数据，wb和az各自都是什么，cache又是什么保存模型以及调用模型预测新的数据这一部分要怎么写
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_ 在BP神经网络中，保存和加载模型的关键在于保存和恢复模型的参数，因为这些参数决定了模型的具体行为。对于该代码中的BP神经网络，实现保存和加载模型的步骤可以遵循以下方法：
### 参数解释：
1. **W（权重）** 和 **b（偏置）**：这些是需要保存的参数。在训练过程中，权重和偏置会被优化以最小化损失函数。这些参数定义了神经网络的功能。
2. **A（激活值）** 和 **Z（未激活线性输出）**：这些不需要保存，因为它们是在给定输入时计算的中间结果，当你再次使用模型进行预测时，它们会被重新计算。
3. **Cache**：通常用来存储反向传播阶段临时变量，如误差项。也不需要长期保存。
### 保存模型：
为了保存模型的权重和偏置，可以使用Python的`pickle`库来序列化数据或使用`NumPy`来保存为文件。这里是一个简单的方法：
import pickle
def save_model(nn, filename):
with open(filename, 'wb') as file:
model_parameters = {
'W': nn.W,
'b': nn.b
}
pickle.dump(model_parameters, file)
### 加载模型：
加载模型时，我们需要从文件中恢复权重和偏置：
def load_model(filename):
with open(filename, 'rb') as file:
model_parameters = pickle.load(file)
nn = NN()# 假设有适当的构造函数
nn.W = model_parameters['W']
nn.b = model_parameters['b']
return nn
### 调用模型进行预测：
一旦模型加载完毕，你可以使用神经网络的前馈方法进行预测：
def predict(nn, input_data):
nn.inputs = input_data
nn.forward_activation_02(L=len(nn.W), flag=0)# 假设flag控制是否应用dropout
return nn.A# 返回最终的预测结果
### 注意事项：
- 确保`NN`类提供了合适的接口来设置`inputs`和其它相关参数。
- `pickle`文件保存的是序列化的Python对象，这对于跨平台兼容性可能不太好，生产环境更推荐使用通用格式如HDF5（通过`h5py`库）或Tensorflow/Keras等框架本身的保存机制。
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 10:46
在BP神经网络中，保存和加载模型的关键在于保存和恢复模型的参数，因为这些参数决定了模型的具体行为。对于 ...
我要怎么使用这个def呢
ShuviDoura 发表于 2024-09-03 10:51
我要怎么使用这个def呢
在处理保存和加载模型的任务时，你可以创建两个新的方法：一个用于保存模型参数，另一个用于加载这些参数。以下是如何实现这两个功能的简化版本：
```python
import numpy as np
class
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。 Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\shiro\Desktop\digital image\PKLlook.py", line 200, in <module>
pred = predict(nn,data) # 前两个是迭代次数和学习率，需要调整这两个参数寻找最优拟合
File "C:\Users\shiro\Desktop\digital image\PKLlook.py", line 189, in predict
nn.forward_activation_02(L=len(nn.W), flag=0)# 假设flag控制是否应用dropout
File "C:\Users\shiro\Desktop\digital image\PKLlook.py", line 87, in forward_activation_02
self.Z["Z" + str(l)] = self.W["W" + str(l)] * self.A["A" + str(l - 1)] + self.b["b" + str(l)]
File "C:\Users\shiro\Desktop\01\python\lib\site-packages\numpy\matrixlib\defmatrix.py", line 218, in __mul__
return N.dot(self, asmatrix(other))
File "<__array_function__ internals>", line 200, in dot
ValueError: shapes (20,3) and (500,4) not aligned: 3 (dim 1) != 500 (dim 0) ShuviDoura 发表于 2024-09-03 15:06
Traceback (most recent call last):
File "C:\Use ...
从错误信息可以看出，问题出在执行矩阵乘法 `self.W * self.A` 时，因为矩阵的维度不匹配。 具体而言，`self.W` 的维度是 (20, 3
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。 预测数据是不是让数据进行一次前向传播得到对应的值 ShuviDoura 发表于 2024-09-03 15:14
预测数据是不是让数据进行一次前向传播得到对应的值
是的，预测新数据时，你需要将数据输入神经网络，并进行一次前向传播来得到网络的输出。这个输出就是对新数据的预测结果。
关于保存和加载模型的问题：
1. **保存模型：
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。 前向传播包括哪些部分 ShuviDoura 发表于 2024-09-03 15:15
前向传播包括哪些部分
前向传播是神经网络训练过程中的第一步，用于计算输入到输出之间的变换，包括以下几个主要部分：
1. **输入层处理**：获取输入数据并将其传递给网络。通常在此
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。 ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'. Install xlrd >= 2.0.1 for xls Excel support Use pip or conda to install xlrd. ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'. Install xlrd >= 2.0.1 for xls Excel support Use pip or conda to install xlrd.
@FishC FishC 发表于 2024-9-3 15:16
前向传播是神经网络训练过程中的第一步，用于计算输入到输出之间的变换，包括以下几个主要部分：
1. ...
ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'. Install xlrd >= 2.0.1 for xls Excel support Use pip or conda to install xlrd. ShuviDoura 发表于 2024-09-05 15:44
ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'. I ...
这是一个常见的问题，它表明你试图读取Excel文件，但缺少必要的依赖库`xlrd`。以下是解决这一问题的简单步骤：
## 安装 `xlrd` 库
你可以使用`pip`或`conda`来安装`xlrd`库：
### 使用 `pip`
打开你的命令行或者终端，然后输入以下命令：
pip install xlrd==2.0.1
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。 ShuviDoura 发表于 2024-09-05 15:39
ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'. I ...
鱼油，你好！
这个错误提示表示你在使用 Pandas 读取 Excel 文件时缺少 `xlrd` 这个库。解决方法如下：
### 使用 pip 安装 `xlrd`：
pip install xlrd>=2.0.1
### 使用 conda 安装 `xlrd`：
conda install -c anaconda xlrd
安装完成后，应当就能正常读取 Excel 文件了。如果问题依旧，记得检查一下你的代码和文件路径是否正确。
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 2024-9-5 16:44
鱼油，你好！
这个错误提示表示你在使用 Pandas 读取 Excel 文件时缺少 `xlrd` 这个库。解决方法如 ...
没有用，还是错误
ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'. Install xlrd >= 2.0.1 for xls Excel support Use pip or conda to install xlrd. ShuviDoura 发表于 2024-09-05 17:23
没有用，还是错误
ImportError: Missing optional de ...
鱼油，你好！
解决这个 `ImportError` 的问题，你可以按照以下步骤操作：
### 方法1：安装 `xlrd` 库
如果你需要读取 `.xls` 文件，可以通过 pip 安装 `xlrd`：
pip install xlrd==1.2.0
然而，请注意，`xlrd` 1.2.0 及以后版本不再支持 `.xlsx` 文件。如果你处理的是 `.xlsx` 文件，请参考方法2。
### 方法2：改用 `openpyxl` 库
Pandas 目前推荐使用 `openpyxl` 作为 `.xlsx` 文件的读取库：
1. 安装 `openpyxl`：
pip install openpyxl
2. 在你的代码中指定 `engine='openpyxl'`：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', engine='openpyxl')
### 方法3：重新安装 `xlrd` 2.0.1 及以上版本
再次尝试安装：
pip install xlrd --upgrade
你可以确保安装最新版本，符合错误提示中的版本要求。
### 检查安装状态
你可以通过以下方式检查是否安装成功：
pip show xlrd
pip show openpyxl
这会显示安装的版本信息，确保正确安装。
如果还有疑问，请告诉我错误信息以及你正在执行的具体代码片段，这样我可以为你提供更有针对性的帮助。
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 2024-9-5 17:23
鱼油，你好！
解决这个 `ImportError` 的问题，你可以按照以下步骤操作：
ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'. ShuviDoura 发表于 2024-09-05 19:48
ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'.
好的，回到你的原始问题关于保存和加载神经网络模型的信息。为了保证你能够成功保存和恢复训练好的模型，我们接下来会添加代码保存权重（W）和偏置（b）的值，并提供如何加载它们的步骤。
### 保存模型
你应该保存 `W` 和 `b`。可以把它们存储为一个字典，然后使用 `pickle` 库保存到文件中。
import pickle
def save_model(model, filename):
# 保存权重和偏置值
model_data = {
'W': model.W,
'b': model.b,
}
with open(filename, 'wb') as f:
pickle.dump(model_data, f)
# 假设你的模型实例化为 nn
save_model(nn, 'model_weights.pkl')
### 加载模型
从文件中加载权重和偏置，然后设置到你的模型中。
def load_model(model, filename):
# 加载权重和偏置值
with open(filename, 'rb') as f:
model_data = pickle.load(f)
model.W = model_data['W']
model.b = model_data['b']
# 假设你的模型实例化为 nn
load_model(nn, 'model_weights.pkl')
### 示例
下面我会给你一个完整的示例，包括训练、保存模型和加载模型并在新数据上进行预测：
```python
import numpy as np
import pickle
class NN:
def __init__(self, layers, data):
L = len(layers)
self.W = {}
self.b = {}
for
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。 把这个句子分成多个单词
zone list profile stress quantity zz begin 0 0 163.3 end 1351 0 186.5 segment 67