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कई observations/डेटा rows पर नेटवर्क लागू करना

अब आप predict_with_network() नाम का एक फंक्शन परिभाषित करेंगे, जो कई data observations के लिए predictions जनरेट करेगा, जो input_data के रूप में पहले से लोड हैं. पहले की तरह, weights भी pre-loaded हैं. इसके अलावा, पिछले अभ्यास में आपने जो relu() फंक्शन परिभाषित किया था, वह भी pre-loaded है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Deep Learning परिचय

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अभ्यास निर्देश

  • predict_with_network() नाम का एक फंक्शन परिभाषित करें, जो दो आर्ग्युमेंट्स स्वीकार करे — input_data_row और weights — और नेटवर्क से एक prediction को आउटपुट के रूप में लौटाए.
  • प्रत्येक नोड के लिए इनपुट और आउटपुट वैल्यू की गणना करें, और इन्हें इस तरह स्टोर करें: node_0_input, node_0_output, node_1_input, और node_1_output.
    • किसी नोड के इनपुट वैल्यू की गणना करने के लिए, संबंधित arrays को आपस में गुणा करें और उनका योग लें.
    • किसी नोड के आउटपुट वैल्यू की गणना करने के लिए, उस नोड के इनपुट वैल्यू पर relu() फंक्शन लागू करें.
  • मॉडल आउटपुट की गणना input_to_final_layer और model_output निकालकर करें, ठीक वैसे ही जैसे आपने नोड्स के इनपुट और आउटपुट वैल्यूज़ की गणना की थी.
  • for लूप का उपयोग करके input_data पर iterate करें:
    • अपनी predict_with_network() का उपयोग करके input_data की प्रत्येक row — input_data_row — के लिए predictions जनरेट करें. हर prediction को results में append करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Define predict_with_network()
def predict_with_network(input_data_row, weights):

    # Calculate node 0 value
    node_0_input = ____
    node_0_output = ____

    # Calculate node 1 value
    node_1_input = ____
    node_1_output = ____

    # Put node values into array: hidden_layer_outputs
    hidden_layer_outputs = np.array([node_0_output, node_1_output])
    
    # Calculate model output
    input_to_final_layer = ____
    model_output = ____
    
    # Return model output
    return(model_output)

# Create empty list to store prediction results
results = []
for input_data_row in input_data:
    # Append prediction to results
    results.append(____)

# Print results
print(results)     
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