以数组形式获得pybrain预测的输出
我正在利用pybrain来构建一个具有6个输入维度和1个实际值输出维度的网络。 我使用的代码如下所示：
network = buildNetwork(train.indim, 4, train.outdim)
trainer = BackpropTrainer( network, train)
trainer.trainOnDataset(train, 8000)
print 'MSE train', trainer.testOnData(train, verbose = True)
这里火车是Dataset类型的，我想让trainer.testOnData（）中的预测成为一个numpy数组。 我能够查看预测的结果以及错误，但我希望它作为一个数组。 无论如何，这可以做到吗？
使用网络的activate功能：
numpy.array([network.activate(x) for x, _ in train])
完整的例子：
from datasets import XORDataSet
from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.supervised import BackpropTrainer
import numpy
d = XORDataSet()
n = buildNetwork(d.indim, 4, d.outdim, bias=True)
t = BackpropTrainer(n, learningrate=0.01, momentum=0.99, verbose=True)
t.trainOnDataset(d, 1000)
t.testOnData(verbose=True)
print numpy.array([n.activate(x) for x, _ in d])
（只适用于pybrain的目录pybrain / examples / supervised / backprop，因为XORDataSet是必需的。）
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