本文整理汇总了Python中NN.neuralNet方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python NN.neuralNet方法的具体用法？Python NN.neuralNet怎么用？Python NN.neuralNet使用的例子？那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类NN的用法示例。
在下文中一共展示了NN.neuralNet方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: open
# 需要导入模块: import NN [as 别名]
# 或者: from NN import neuralNet [as 别名]
trainingdatafile = open('newdata.txt', 'r')
inputdata= readRecords(trainingdatafile)
datasize = len(inputdata)
# Randomly splits the file in 80-20 split for test and train data
trainingbatch , testbatch = train_test_split(inputdata, test_size=0.2)
# Values for the no of hidden, input and output neurons
numHiddenCells = 64
numInputCells = 9
numOutputCells = len(inputdata[0]) - numInputCells
nn = NN.neuralNet(numInputCells, numHiddenCells, numOutputCells)
errTrain = nn.train(trainingbatch)
errPred = 0
for test in testbatch:
output = nn.predict(test[:numInputCells])
#print output, np.argmax(test[numInputCells:]) + 1
if (output != np.argmax(test[numInputCells:]) + 1) :
errPred = errPred + 1
print errTrain, len(trainingbatch)
print errPred, len(testbatch)