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类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)