Застосування мережі до багатьох спостережень/рядків даних

Тепер ви визначите функцію predict_with_network(), яка генеруватиме передбачення для кількох спостережень, попередньо завантажених як input_data. Як і раніше, weights також попередньо завантажені. Крім того, функція relu(), яку ви визначили у попередній вправі, уже доступна.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Deep Learning у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Визначте функцію predict_with_network(), яка приймає два аргументи — input_data_row і weights — і повертає передбачення мережі як результат.
Обчисліть вхідні та вихідні значення для кожного вузла та збережіть їх як: node_0_input, node_0_output, node_1_input і node_1_output.
- Щоб обчислити вхідне значення вузла, перемножте відповідні масиви та підсумуйте елементи.
- Щоб обчислити вихідне значення вузла, застосуйте функцію relu() до вхідного значення вузла.
Обчисліть вихід моделі, розрахувавши input_to_final_layer і model_output так само, як ви обчислювали вхідні та вихідні значення для вузлів.
Використайте цикл for, щоб ітерувати input_data:
- Застосуйте вашу predict_with_network() для генерації передбачення для кожного рядка з input_data — input_data_row. Додайте кожне передбачення до results.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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)

Редагувати та запускати код