问

ShuviDoura

为什么我再python环境里使用了pip install xlrd以及在conda环境里使用了conda install xlrd 并且都显示安装成功，运行时依然报错：
ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'. Install xlrd >= 2.0.1 for xls Excel support Use pip or conda to install xlrd.

FishC

鱼油，你好！

产生这个错误的原因是新版 `pandas` 不再支持读取 .xls 格式的文件（.xlsx 格式仍然是支持的）。`xlrd` 2.0.0 及以上版本也不再支持 `.xlsx` 文件的读取。

解决方法有以下两种：

1. 将 `xlrd` 降级到 1.2.0 版本：

pip install xlrd==1.2.0

2. 使用 `openpyxl` 库来读取 .xlsx 文件：

pip install openpyxl

   然后在代码中指定引擎：

pd.read_excel('filename.xlsx', engine='openpyxl')

希望这些方法可以解决你的问题！

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ShuviDoura

FishC 发表于 2024-9-5 20:01
鱼油，你好！

产生这个错误的原因是新版 `pandas` 不再支持读取 .xls 格式的文件（.xlsx 格式仍然是支持 ...

解释一下这一步是什么东西
  
  def feed_forward(self, a):
        '''
        前向传输计算输出神经元的值
        '''
        for i, b, w in zip(range(len(self.biases)), self.biases, self.weights):
            # 输出神经元不需要经过激励函数
            if i == len(self.biases) - 1:
                a = np.dot(w, a) + b
                break
            a = sigmoid(np.dot(w, a) + b)
        return a

FishC

ShuviDoura 发表于 2024-09-05 20:20
解释一下这一步是什么东西
  
  def feed_forward(s ...

好的，鱼油，我来解释一下这段代码的作用和具体步骤。

这段代码定义了一个 `feed_forward` 方法，主要用来在一个神经网络中执行前向传播（Forward Propagation）计算，逐层计算每个神经元的值。这里我们详细解释每一步：

1. **参数 `a`**:
   - 这里的 `a` 是输入层的激活值，通常是输入数据样本。

2. **循环处理每一层**:
   - `for i, b, w in zip(range(len(self.biases)), self.biases, self.weights):`
     - 使用 `zip` 将 `self.biases` 和 `self.weights` 一起迭代，同时使用 `i` 来跟踪当前是第几层。
     - `self.biases` 是所有层的偏置（bias）数组，`self.weights` 是所有层的权重矩阵。

3. **处理输出层的情况**:
   - `if i == len(self.biases) - 1:`
     - 如果当前是最后一层（即输出层），那么：
       - `a = np.dot(w, a) + b`：
         - 计算不经过激活函数的线性输出，即矩阵乘法（`np.dot(w, a)`）加偏置（`b`）。
       - `break`：
         - 跳出循环，因为已经处理完所有层。

4. **处理非输出层的情况**:
   - 对于除了输出层以外的所有层：
     - `a = sigmoid(np.dot(w, a) + b)`：
       - 先进行线性变换（矩阵乘法 + 偏置），再通过 `sigmoid` 激活函数非线性变换。
       - `sigmoid` 激活函数的公式是 `1 / (1 + np.exp(-z))`，这里的 `z = np.dot(w, a) + b`。

5. **返回结果**:
   - `return a`：
     - 最终返回输出层的值作为整个前向传播的结果。

这样，整个 `feed_forward` 方法就完成了从输入层到输出层的值计算过程。首层输入的是样本数据，通过每一层的权重和偏置调整，最终传递到输出层得出结果。希望这个解释对你理解代码有所帮助！

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ShuviDoura

FishC 发表于 2024-9-5 20:21
好的，鱼油，我来解释一下这段代码的作用和具体步骤。

这段代码定义了一个 `feed_forward` 方法，主 ...

for i in zip（）
这里的zip要怎么使用

FishC

ShuviDoura 发表于 2024-09-05 20:26
for i in zip（）
这里的zip要怎么使用

好的，鱼油。`zip` 函数是 Python 中非常有用的一个函数，它可以把多个可迭代对象（如列表、元组等）组合成一个迭代器，并将这些对象中的元素配对。

先来看一下 `zip` 的工作原理：

list1 = [1, 2, 3]
list2 = ['a', 'b', 'c']

for item1, item2 in zip(list1, list2):
    print(item1, item2)

输出将会是：

1 a
2 b
3 c

也就是说，`zip` 将 `list1` 和 `list2` 中相同位置的元素配对，形成一个元组然后进行迭代。

再具体到你提供的代码：

def feed_forward(self, a):
    '''
    前向传输计算输出神经元的值
    '''
    for i, b, w in zip(range(len(self.biases)), self.biases, self.weights):
        # 输出神经元不需要经过激励函数
        if i == len(self.biases) - 1:
            a = np.dot(w, a) + b
            break
        a = sigmoid(np.dot(w, a) + b)
    return a

这里的 `zip` 是如何工作的呢？

- **`range(len(self.biases))`**：创建一个从 `0` 到 `len(self.biases)-1` 的序列。这个序列用于给每一层（layer）编号。
- **`self.biases`**：这是一个包含所有层偏置的列表或数组。
- **`self.weights`**：这是一个包含所有层权重的列表或数组。

当这三个列表长度相同时，`zip` 将它们的每个元素一一配对，形成三元组 `(i, b, w)`：

for i, b, w in zip(range(len(self.biases)), self.biases, self.weights):
    # do something

- `i`：当前层的索引。
- `b`：当前层的偏置。
- `w`：当前层的权重。

例子：

假设你的神经网络有 3 层，那么 `self.biases` 和 `self.weights` 的长度也都是 3：

self.biases = [b1, b2, b3]
self.weights = [w1, w2, w3]

`range(len(self.biases))` 则是 `[0, 1, 2]`。

`zip` 将形成以下三元组：

(0, b1, w1), (1, b2, w2), (2, b3, w3).

所以，循环中每次会处理一层的偏置和权重，通过矩阵乘法和激活函数计算新的激活值 `a`，直到所有层都处理完毕。

综上，`zip` 在这段代码里的作用是并行迭代层序号、偏置和权重，逐层计算神经网络的前向传播。这种写法简洁且高效，是 Python 很常用的技巧之一。希望解释清晰明了，对你有帮助！

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ShuviDoura

FishC 发表于 2024-9-5 20:26
好的，鱼油。`zip` 函数是 Python 中非常有用的一个函数，它可以把多个可迭代对象（如列表、元组等）组 ...

print([np.random.randn(n, 1) for n in list3[1:]])
这个输出是什么功能

FishC

ShuviDoura 发表于 2024-09-05 20:31
print([np.random.randn(n, 1) for n in list3])
这 ...

鱼油，这个语句生成一个包含随机数数组的列表，具体解释如下：

- `np.random.randn(n, 1)`：生成一个 n 行 1 列的二维数组，数组中的元素是从标准正态分布（均值为0，标准差为1）中抽取的随机数。
  
- `[np.random.randn(n, 1) for n in list3]`：这是一个列表生成式，它会遍历 `list3` 中的每个元素 `n`，并为每个 `n` 生成一个 `n` 行 1 列的随机数数组。

具体来说：
- 如果 `list3 = [2, 3, 4]`，
- 那么 `[np.random.randn(n, 1) for n in list3]` 将生成一个包含3个数组的列表：
  - 第一个数组是2行1列，
  - 第二个数组是3行1列，
  - 第三个数组是4行1列。

举个例子：

import numpy as np

list3 = [2, 3, 4]
random_arrays = [np.random.randn(n, 1) for n in list3]
print(random_arrays)

可能输出如下（输出的具体数值会因运行不同而改变）：

[array([[-0.86298379],
       [ 0.79310284]]), 

array([[ 0.32115832],
       [-2.17118444],
       [ 0.17538847]]), 

array([[-0.11983968],
       [ 0.33534487],
       [-0.25704658],
       [ 1.25115135]])]

这里 `random_arrays` 是一个包含3个数组的列表，每个数组的行数对应 `list3` 中的元素。

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ShuviDoura

FishC 发表于 2024-9-5 20:31
鱼油，这个语句生成一个包含随机数数组的列表，具体解释如下：

- `np.random.randn(n, 1)`：生成一 ...

解释一下这一部分
   def __init__(self, sizes):

        # 神经网络结构
        self.num_layers = len(sizes)
        self.sizes = sizes

        # 初始化偏差，除输入层外， 其它每层每个节点都生成一个 biase 值（0-1）
        self.biases = [np.random.randn(n, 1) for n in sizes[1:]]
        # 随机生成每条神经元连接的 weight 值（0-1）
        self.weights = [np.random.randn(r, c)
                        for c, r in zip(sizes[:-1], sizes[1:])]

ShuviDoura

FishC 发表于 2024-9-5 20:31
鱼油，这个语句生成一个包含随机数数组的列表，具体解释如下：

- `np.random.randn(n, 1)`：生成一 ...

我训练好的bp神经网络模型是一个这样的东西，<BPNN.BPNNRegression object at 0x00000190537D8100>
我要怎么去保存这个东西去预测我的新数据

FishC

ShuviDoura 发表于 2024-09-05 20:45
解释一下这一部分
   def __init__(self, sizes):
...

好的，鱼油，我来解释一下这段代码的作用。

### 概述

这段代码定义了一个神经网络的初始化方法 `__init__`。在这个方法中，主要完成了神经网络结构的定义、偏差 (`biases`) 和权重 (`weights`) 的初始化。

### 具体解释

1. **`def __init__(self, sizes):`**：
    - 这是构造函数，当你创建一个神经网络实例时会自动调用这个函数。
    - 参数 `sizes` 是一个列表，里面包含每一层神经元的数量。例如，[2, 3, 1] 表示这个神经网络有3层，第一层有2个神经元，第二层有3个神经元，第三层有1个神经元。

2. **`self.num_layers = len(sizes)`**：
    - 存储神经网络的层数，通过计算 `sizes` 列表的长度得到。

3. **`self.sizes = sizes`**：
    - 将传入的 `sizes` 存储到实例变量中，以便在其他方法中使用。

4. **`self.biases = [np.random.randn(n, 1) for n in sizes]`**：
    - `self.biases` 是一个列表，列表中的每个元素对应一个层的偏差（`bias`）值。
    - `np.random.randn(n, 1)` 生成一个 n 行 1 列的二维数组，数组中的元素是从标准正态分布（均值为0，标准差为1）中抽取的随机数。
    - 对于每一层（除了输入层），为每个神经元生成一个偏差值。因此，这里 `for n in sizes` 会遍历 `sizes` 列表中的每一层的神经元数量。

5. **`self.weights = [np.random.randn(r, c) for c, r in zip(sizes[:-1], sizes[1:])]`**：
    - `self.weights` 是一个列表，列表中的每个元素对应两层之间的权重矩阵。
    - `zip(sizes[:-1], sizes[1:])` 将 `sizes` 列表的前 n-1 层（输入层和隐含层）和后 n-1 层（隐含层和输出层）配对。例如，对于 `[2, 3, 1]`，`zip` 后会生成 `[(2, 3), (3, 1)]`。
    - `np.random.randn(r, c)` 生成一个 r 行 c 列的二维数组，每个元素也是服从标准正态分布的随机数。

注意，`self.biases` 和 `self.weights` 都是根据标准正态分布初始化的，这种初始化方式在神经网络训练中比较常见，有助于更快收敛。

希望这对你理解代码有帮助！如果有更多问题，请随时提问。

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FishC

ShuviDoura 发表于 2024-09-05 20:55
我训练好的bp神经网络模型是一个这样的东西，
我要怎 ...

鱼油，你好！

对于训练好的BP神经网络模型，你可以使用Python中的库来保存和加载模型。这里主要有两种方法：使用 `pickle` 库或深度学习框架自带的保存功能。

### 方法一：使用 `pickle` 库
`pickle` 是Python的标准库，可用于序列化和反序列化Python对象。适用于简单的机器学习模型。

1. **保存模型**：

import pickle

   # 训练你的模型
   # model = ...

   # 保存模型
   with open('bp_model.pkl', 'wb') as model_file:
       pickle.dump(model, model_file)

2. **加载模型并预测新数据**：

import pickle

   # 加载模型
   with open('bp_model.pkl', 'rb') as model_file:
       model = pickle.load(model_file)

   # 使用模型预测新数据
   new_data = ...
   predictions = model.predict(new_data)
   print(predictions)

### 方法二：使用深度学习框架自带的保存功能（例如 Keras）
若你使用的是深度学习框架（如 Keras），可以使用其自带的模型保存和加载功能。

1. **保存模型**：

from tensorflow.keras.models import Sequential

   # 训练你的模型
   # model = Sequential(...)
   # model.fit(...)

   # 保存模型
   model.save('bp_model.h5')

2. **加载模型并预测新数据**：

from tensorflow.keras.models import load_model

   # 加载模型
   model = load_model('bp_model.h5')

   # 使用模型预测新数据
   new_data = ...
   predictions = model.predict(new_data)
   print(predictions)

这两种方法根据你的实际情况选择适用的方法即可。希望这个回答对你有帮助！

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歌者dddddgz

ai最聪明的一次

ShuviDoura

FishC 发表于 2024-9-5 21:01
鱼油，你好！

对于训练好的BP神经网络模型，你可以使用Python中的库来保存和加载模型。这里主要有两 ...

解释一下每一行是怎么做的
    def MSGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, error=0.01):
        '''
        小批量随机梯度下降法
        '''
        n = len(training_data)
        for j in range(epochs):
            # 随机打乱训练集顺序
            random.shuffle(training_data)
            # 根据小样本大小划分子训练集集合
            mini_batchs = [training_data[k:k + mini_batch_size]
                           for k in range(0, n, mini_batch_size)]
            # 利用每一个小样本训练集更新 w 和 b
            for mini_batch in mini_batchs:
                self.updata_WB_by_mini_batch(mini_batch, eta)

            # 迭代一次后结果
            err_epoch = self.evaluate(training_data)
            print("Epoch {0} Error {1}".format(j, err_epoch))
            if err_epoch < error:
                break
            # if test_data:
            #     print("Epoch {0}: {1} / {2}".format(j, self.evaluate(test_data), n_test))
            # else:
            # print("Epoch {0}".format(j))
        return err_epoch

FishC

ShuviDoura 发表于 2024-09-06 09:59
解释一下每一行是怎么做的
    def MSGD(self, train ...

好的，鱼油，我来逐行解释一下这个`MSGD`函数的功能。它实现了小批量随机梯度下降法（Mini-Batch Stochastic Gradient Descent）来训练BP神经网络。

def MSGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, error=0.01):
    '''
    小批量随机梯度下降法
    '''
    # 1. 获取训练数据的数量
    n = len(training_data)
    
    # 2. 外层循环：多个epoch循环，完整遍历训练数据集的过程
    for j in range(epochs):
        # 3. 在每个epoch开始时，随机打乱训练数据的顺序
        random.shuffle(training_data)
        
        # 4. 将训练数据按mini_batch_size划分成多个小批次
        mini_batchs = [training_data[k:k + mini_batch_size] for k in range(0, n, mini_batch_size)]
        
        # 5. 内层循环：对于每一个小批次的数据，更新权重和偏差
        for mini_batch in mini_batchs:
            self.updata_WB_by_mini_batch(mini_batch, eta)
        
        # 6. 计算当前epoch的误差，并输出误差值
        err_epoch = self.evaluate(training_data)
        print("Epoch {0} Error {1}".format(j, err_epoch))
        
        # 7. 如果误差小于设定的阈值 error，则提前终止训练
        if err_epoch < error:
            break
    return err_epoch

### 详细解释
1. **获取训练数据的数量**
   ```python
   n = len(training

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ShuviDoura

FishC 发表于 2024-9-6 09:59
好的，鱼油，我来逐行解释一下这个`MSGD`函数的功能。它实现了小批量随机梯度下降法（Mini-Batch Stoch ...

我要怎么去写一个定义bp神经网络保存的功能

FishC

ShuviDoura 发表于 2024-09-13 14:42
我要怎么去写一个定义bp神经网络保存的功能

鱼油，你好！我们可以使用Python中的库来保存和加载训练好的BP神经网络模型，比如`pickle`或`joblib`。下面我会给你一个简单的示例，展示如何使用这两个库保存和加载模型。

### 使用 Pickle 保存和加载模型

1. **保存模型：**

import pickle

# 假设你的神经网络模型实例是 `model`
with open('bp_model.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(model, file)

2. **加载模型：**

import pickle

with open('bp_model.pkl', 'rb') as file:
    loaded_model = pickle.load(file)

### 使用 Joblib 保存和加载模型

`joblib`是一种更高效的序列化库，特别适用于保存大型模型。

1. **安装 Joblib：**

如果你还没有安装`joblib`，可以用以下命令安装：

pip install joblib

2. **保存模型：**

from joblib import dump

# 存储模型
dump(model, 'bp_model.joblib')

3. **加载模型：**

from joblib import load

# 载入模型
loaded_model = load('bp_model.joblib')

### 具体应用

假设你有一个名为 `NeuralNetwork` 的类，你可以在训练完神经网络后保存模型：

# 定义一个简单的BP神经网络类
class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        # 初始化模型参数
        pass
        
    def train(self, training_data):
        # 训练模型
        pass

# 训练模型
model = NeuralNetwork()
model.train(training_data)

# 使用 Pickle 保存模型
import pickle
with open('bp_model.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(model, file)

然后，你可以在需要的时候加载这个模型：

import pickle

# 从文件中加载模型
with open('bp_model.pkl', 'rb') as file:
    loaded_model = pickle.load(file)

# 现在可以使用加载的模型进行预测或继续训练

### 结论

无论是`pickle`还是`joblib`，你都可以很方便地保存和加载BP神经网络模型。选择具体的库时，`pickle`更通用，而`joblib`在处理大型模型时会更高效。根据你的需求选择适合的库，希望这些示例对你有帮助！

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ShuviDoura

pat = pat.iloc[:, :]
这是什么意思

FishC

ShuviDoura 发表于 2024-09-13 15:03
pat = pat.iloc
这是什么意思

鱼油您好，`pat = pat.iloc` 这行代码在Pandas库中没有实际意义，可能是代码错误或笔误。

`iloc` 是Pandas的定位器，主要用来按行列索引在数据框中选取数据。例如：

pat = dataframe.iloc[0]  # 选择第一行的数据

但是直接写 `pat = pat.iloc` 没有对数据框进行任何索引操作。你可以通过提供行列索引来使用 `iloc`。下面为一个更合理的示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iloc 选择第一行
first_row = df.iloc[0]
print(first_row)

如果你能提供更多上下文，我会很乐意帮你进一步解答。

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