Ağını verideki birden çok gözleme/satıra uygulamak

Şimdi predict_with_network() adlı bir fonksiyon tanımlayacaksın. Bu fonksiyon, önceden yüklenmiş olan input_data içindeki birden çok veri gözlemi için tahminler üretecek. Daha önce olduğu gibi, weights de önceden yüklü. Ayrıca, önceki egzersizde tanımladığın relu() fonksiyonu da önceden yüklendi.

Bu egzersiz

Python ile Deep Learning'e Giriş

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

İki argüman kabul eden - input_data_row ve weights - ve ağdan bir tahmini çıktı olarak döndüren predict_with_network() adlı bir fonksiyon tanımla.
Her düğüm için giriş ve çıkış değerlerini hesapla ve şu şekilde sakla: node_0_input, node_0_output, node_1_input ve node_1_output.
- Bir düğümün giriş değerini hesaplamak için ilgili dizileri çarp ve toplamlarını al.
- Bir düğümün çıktı değerini hesaplamak için, düğümün giriş değerine relu() fonksiyonunu uygula.
Düğümlerin giriş ve çıkış değerlerini nasıl hesapladıysan, aynı şekilde input_to_final_layer ve model_output'ı hesaplayarak model çıktısını elde et.
input_data üzerinde yineleme yapmak için bir for döngüsü kullan:
- predict_with_network() fonksiyonunu kullanarak input_data'nın her satırı - input_data_row - için tahmin üret. Her tahmini results listesine ekle.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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)

Kodu Düzenle ve Çalıştır