sigmoidLayer.py测试代码

以下是一个简单的 `sigmoidLayer.py` 的测试代码：

import numpy as np
from sigmoidLayer import sigmoidLayer

# 初始化一个sigmoid layer
input_size = 3
output_size = 2
layer = sigmoidLayer(input_size, output_size)

# 构造一个输入向量
x = np.array([1, 2, 3])

# 前向传播
y = layer.forward(x)

# 打印输出
print("Input:", x)
print("Output:", y)

# 反向传播
dy = np.array([0.1, 0.2])
dx = layer.backward(dy)

# 打印梯度
print("Gradient:", dx)

此代码首先初始化了一个 `sigmoidLayer`，然后构造了一个输入向量 `x`，通过调用 `forward` 方法进行前向传播并输出结果 `y`。接下来，通过调用 `backward` 方法进行反向传播，得到了梯度 `dx`。最后，输出了输入向量、输出向量和梯度向量。

相关问题

sigmoidLayer.py

sigmoidLayer.py 是一个包含 Sigmoid 激活层的 Python 模块文件。Sigmoid 激活层是一种常用的神经网络激活函数，它将输入的数值映射到 0 到 1 之间的范围，通常用于二分类问题或将输出转化为概率值。sigmoidLayer.py 中可能包含了实现 Sigmoid 函数的代码以及相应的前向传播和反向传播计算。

Coverage.py 工具代码

以下是一个使用 Coverage.py 工具的 Python 代码示例：

import coverage

# 创建一个 coverage 对象
cov = coverage.Coverage()

# 开始统计代码覆盖率
cov.start()

# 执行测试代码
# ...

# 结束统计代码覆盖率
cov.stop()

# 生成代码覆盖率报告
cov.report()

# 将代码覆盖率报告保存到文件中
cov.save()

# 生成 HTML 格式的代码覆盖率报告
cov.html_report()

# 将 HTML 格式的代码覆盖率报告保存到指定目录中
cov.html_report(directory='covhtml')

在上面的代码中，我们首先导入了 Coverage 库，并创建了一个 coverage 对象。然后，在执行测试代码之前，我们调用了 cov.start() 方法来开始统计代码覆盖率。在测试代码执行完毕后，我们调用了 cov.stop() 方法来停止统计代码覆盖率。

接着，我们可以使用 cov.report() 方法来生成文本格式的代码覆盖率报告，或使用 cov.html_report() 方法来生成 HTML 格式的代码覆盖率报告。如果需要保存代码覆盖率报告，可以使用 cov.save() 方法将其保存到文件中，或使用 cov.html_report() 方法将 HTML 格式的报告保存到指定目录中。

需要注意的是，由于 Coverage.py 工具只能检测 Python 代码的覆盖情况，因此在执行测试代码时，需要使用 Python 解释器来运行代码，并确保测试代码覆盖了代码的各个分支和路径。