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Python MLP.load_model方法代码示例

本文整理汇总了Python中mlp.MLP.load_model方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python MLP.load_model方法的具体用法?Python MLP.load_model怎么用?Python MLP.load_model使用的例子?那么恭喜您, 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mlp.MLP的用法示例。


在下文中一共展示了MLP.load_model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: MLP_VAD

# 需要导入模块: from mlp import MLP [as 别名]
# 或者: from mlp.MLP import load_model [as 别名]
class MLP_VAD(object):
    def __init__(self, model_file):
        rng = np.random.RandomState(1234)

        self.x = T.matrix('x')

        self.classifier = MLP(
            rng=rng,
            input=self.x,
            n_in=200,
            n_hidden=180,
            n_out=2
        )

        self.classifier.load_model(model_file)

    def classify(self, fs, sig):
        if fs != SAMPLE_RATE:
            sig = downsample(fs, sig)

        num_samples = int(WINDOW_SIZE * SAMPLE_RATE)
        num_frames = len(sig)/num_samples
        sig = sig[0:num_frames*num_samples].reshape((num_frames, num_samples))
        sig = sig * np.hamming(num_samples)
        spec = np.abs(np.fft.fft(sig)) # spectrum of signal

        shared_x = theano.shared(np.asarray(spec, dtype=theano.config.floatX), borrow=True)

        index = T.lscalar()  # index to a [mini]batch

        predict_model = theano.function(
            inputs=[index],
            outputs=self.classifier.y_pred,
            givens={
                self.x: shared_x[index:index + 1],
            }
        )

        # classify each frame
        predicted_values = [predict_model(i)[0] for i in xrange(num_frames)]
        return np.asarray(predicted_values)
开发者ID:braindead,项目名称:nnvad,代码行数:43,代码来源:mlp_vad.py


注:本文中的mlp.MLP.load_model方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。