我已經開始使用 Tariq Rashid 的書來接觸 Python 和神經網絡。按照所有步驟仔細閱讀并嘗試。有一次，我應該測試一個方法，看它是否正確執行。所以我做了什么，我使用 print 轉換了方法（該方法有一個返回值）?，F在我的問題是，它工作正常，但雖然輸出應該是單個數組，但它們是 2 個具有不同值的數組。當我嘗試調試文件時，它也通過打印命令進行了 2 次，其中只有 1 次。我唯一的區別是，我將init用作主要類（來自 java），并且我將神經網絡創建為其中的一個對象。還要提一下，如果我在神經網絡文件中執行相同的程序，它工作正常。from src2.neuralNetwork import NeuralNetworknetwork = NeuralNetwork(3, 3, 3, 0.3)print(network.query([1.0, 0.5, -1.5]))這是 __init__.py 文件。import numpyimport scipy.specialclass NeuralNetwork: def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate): self.inodes = inputnodes self.hnodes = hiddennodes self.onodes = outputnodes self.lr = learningrate self.wih = (numpy.random.rand(self.hnodes, self.inodes) - 0.5) self.who = (numpy.random.rand(self.onodes, self.hnodes) - 0.5) self.activation_function = lambda x: scipy.special.expit(x) pass def train(self): pass def query(self, inputs_list): inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs) hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs) final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs) final_outputs = self.activation_function(final_inputs) return final_outputs那是神經網絡的文件。感謝您的每一個回答。編輯：根據要求，輸出。它們不是隨機值的一致原因。這是從 __ init __ 文件打印時的輸出這是從神經網絡文件打印時的輸出
1 回答
狐的傳說
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我用了兩個文件來測試這個。這是每個的代碼。測試初始化文件
import numpy
import scipy.special
class NeuralNetwork:
def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate):
self.reset(inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate)
self.inodes = inputnodes
self.hnodes = hiddennodes
self.onodes = outputnodes
self.lr = learningrate
self.wih = (numpy.random.rand(self.hnodes, self.inodes) - 0.5)
self.who = (numpy.random.rand(self.onodes, self.hnodes) - 0.5)
self.activation_function = lambda x: scipy.special.expit(x)
pass
def reset(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate):
self.inodes = inputnodes
self.hnodes = hiddennodes
self.onodes = outputnodes
self.lr = learningrate
self.wih = (numpy.random.rand(self.hnodes, self.inodes) - 0.5)
self.who = (numpy.random.rand(self.onodes, self.hnodes) - 0.5)
def train(self):
pass
def query(self, inputs_list):
inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T
hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
return final_outputs
network = NeuralNetwork(3, 3, 3, 0.3)
print(network.query([1.0, 0.5, -1.6]))
并導入class.py
from testinit import NeuralNetwork #only consists of this line
問題似乎是當您在原始文件中定義網絡并執行打印命令，然后將該文件導入新文件“importingclass.py”時，即使沒有代碼，importingclass.py 也會執行打印命令在原始的“testinit.py”文件中定義。
您可以使用我提供的文件代碼自行嘗試，如果您使用給定的“testinit.py”，您將看到執行“importingclass.py”文件將打印一次而沒有代碼。
在任一文件中只有一個打印命令實例將只產生一個打印輸出，而在兩個文件中都有一個打印命令實例（總共兩個）將產生兩個輸出。這是我得出的結論。
這是我對 init 文件的輸出（條件是導入類的文件中沒有打印命令）
因此，解決方案是不實例化一個對象并將其打印在您打算導入的 init 文件中，因為該對象將在導入中創建并打印一次，并使用導入從文件中打印一次（我相信 Python 貫穿于導入文件的行一次）。
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