def train(self, training_inputs,training_results, epochs,test_data): #for (x,y) in training_data: training_inputs = list(training_inputs) training_results = list(training_results) self.y_real = training_results # 将训练数据集强转为list n = len(training_inputs) #n=50000 print(n) for j in range(epochs): self.forwardPropagation(training_inputs[j]) self.backwardPropagation(training_results[j]) # 调用梯度下降算法 if j%100 ==0: self.printResult(j) if test_data: # 如果有测试数据集 test_data = list(test_data) # 将测试数据集强转为list n_test = len(test_data) print("Epoch {} : {} / {}".format(j, self.evaluate(test_data), n_test)); # j为迭代期序号 # evaluate(test_data)为测试通过的数据个数 # n_test为测试数据集的大小 else: print("Epoch {} complete".format(j))

这段代码定义了神经网络类的训练方法"train"。它接受四个参数：训练数据集"training_inputs"、训练标签集"training_results"、训练轮数"epochs"和测试数据集"test_data"。

首先，将训练数据集和训练标签集强制转换为列表类型，并将训练标签集赋值给神经网络对象的"y_real"属性。

然后，使用循环进行模型训练，循环次数为"epochs"。在每次循环中，首先调用"forwardPropagation"方法，将当前训练数据集中的第"j"个数据传入神经网络，进行前向传播计算，得到神经网络的预测结果。然后调用"backwardPropagation"方法，进行反向传播计算，更新神经网络中各层的权重和偏置。接下来，根据训练轮数来判断是否需要打印训练结果。如果训练轮数可以被100整除，就调用"printResult"方法打印神经网络的预测结果和实际结果。最后，如果存在测试数据集"test_data"，就将测试数据集强制转换为列表类型，并计算测试数据集的大小"n_test"。然后调用"evaluate"方法，计算测试数据集中预测正确的数据个数，并打印出当前训练轮数、测试通过的数据个数和测试数据集的大小。如果没有测试数据集，就只打印当前训练轮数。这样，整个模型训练的过程就完成了。

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def main(): m_net = net() m_data = data() training_inputs, training_results ,test_data= m_data.loadData('mnist.pkl.gz') model=m_net.train(training_inputs,training_results, 50000,test_data)

这段代码定义了一个名为"main"的函数，它没有任何参数。在函数中，首先创建了一个名为"m_net"的神经网络对象，和一个名为"m_data"的数据对象。然后调用"m_data"对象的"loadData"方法，将MNIST数据集的路径作为参数传入，从而得到训练数据、训练标签和测试数据。接下来，调用"m_net"对象的"train"方法，将训练数据、训练标签和测试数据作为参数传入，进行模型训练。"train"方法的第四个参数"50000"指定了模型的训练轮数，表示模型将会对训练数据进行50000次训练。最后，将训练好的模型存储在"model"对象中，并将其作为函数的返回值。整个"main"函数的作用是训练一个神经网络模型，并将训练好的模型存储在"model"对象中。

def loadData(self,mnist_url): f = gzip.open(str(mnist_url), 'rb') training_data, validation_data, test_data = pickle.load(f, encoding="latin1") f.close() training_inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in training_data[0]] #（50000，784，1） training_results = [self.vectorized_result(y) for y in training_data[1]] #（50000，10，1) training_data = zip(training_inputs, training_results) # validation_inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in validation_data[0]] # validation_data = zip(validation_inputs, validation_data[1]) # test_inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in test_data[0]] test_data = zip(test_inputs, test_data[1]) return (training_inputs,training_results,test_data)

这段代码定义了一个名为"loadData"的函数，它的参数是"mnist_url"，表示MNIST数据集的路径。在函数中，首先使用gzip模块打开数据集文件，然后使用pickle模块将数据集文件中的数据读取出来，并将其分为训练数据、验证数据和测试数据。其中，训练数据和验证数据被合并成了一个列表"training_data"，测试数据被转换为一个列表"test_data"。接下来，将训练数据中的每个样本按照784维展开成一个784x1的矩阵，并将其存储在"training_inputs"列表中。将训练数据的标签向量化，即将每个标签转换为一个10维的向量，其中对应标签的位置为1，其他位置为0，并将其存储在"training_results"列表中。最后，将"training_inputs"和"training_results"打包成一个元组，并将其作为函数的返回值。注释掉的代码是用来处理验证数据的，因为在这个函数中并没有使用验证数据，所以被注释掉了。