Лучшая практика для прогнозирования значений модели с помощью Chainer

С помощью Chainer я создал model.pkl с наборами данных Iris (https://github.com/silwyb/train-iris). Поэтому я могу оценивать наборы данных, но не знаю, как лучше всего выводить прогнозируемые значения.

Подскажите, пожалуйста, как предсказать. Просто имя функции также приветствуется.


chainer
person silwyb    schedule 04.09.2016    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Следующие работы. silwyb/train-iris/predict.py

def predict(x_test):
    x = Variable(x_test)

    h1 = F.dropout(F.relu(model.l1(x)))
    h2 = F.dropout(F.relu(model.l2(h1)))
    y = model.l3(h2)

    return np.argmax(y.data)
person silwyb    schedule 05.09.2016