def load_params(self, file_name="params.pkl"): with open(file_name, 'rb') as f: params = pickle.load(f) for key, val in params.items(): self.params[key] = val for i, layer_idx in enumerate((0, 2, 5, 7, 10, 12, 15, 18)): self.layers[layer_idx].W = self.params['W' + str(i+1)] self.layers[layer_idx].b = self.params['b' + str(i+1)]

这段代码是用来加载模型参数的，从一个文件中读取模型的参数并将其设置到模型中。该方法接受一个可选的参数 file_name，表示要加载的参数文件名，默认为 params.pkl。在该方法中，首先使用 pickle.load 从文件中反序列化 params 对象，然后遍历 params 中的键值对，将参数名作为键，参数值作为值，设置到模型的 self.params 字典中。接着，遍历一个包含层索引的元组，对于每一个层，将对应的权重 W 和偏置 b 从 self.params 字典中取出并设置到对应的层中。需要注意的是，该方法要求模型的结构必须与保存模型参数时的结构完全一致，否则加载参数可能会失败。

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def save_params(self, file_name="params.pkl"): params = {} for key, val in self.params.items(): params[key] = val with open(file_name, 'wb') as f: pickle.dump(params, f)

这段代码是用来保存模型参数的，将模型中的参数保存到一个文件中，方便后续的加载和使用。该方法接受一个可选的参数 file_name，表示保存的文件名，默认为 params.pkl。在该方法中，首先创建一个空字典 params，然后遍历模型的参数，将参数名作为键，参数值作为值，添加到 params 中。接着使用 pickle.dump 将 params 对象序列化到文件中。需要注意的是，该方法只能保存模型的参数，不能保存模型的结构。如果需要保存模型的结构，可以使用另外的方法，比如将模型结构保存到 JSON 或 YAML 文件中。

def gradient(self, x, t): # forward self.loss(x, t) # backward dout = 1 dout = self.last_layer.backward(dout) tmp_layers = self.layers.copy() tmp_layers.reverse() for layer in tmp_layers: dout = layer.backward(dout) # 设定 grads = {} for i, layer_idx in enumerate((0, 2, 5, 7, 10, 12, 15, 18)): grads['W' + str(i+1)] = self.layers[layer_idx].dW grads['b' + str(i+1)] = self.layers[layer_idx].db return grads def save_params(self, file_name="params.pkl"): params = {} for key, val in self.params.items(): params[key] = val with open(file_name, 'wb') as f: pickle.dump(params, f)

这段代码是神经网络中的反向传播函数和参数保存函数。反向传播函数用于计算损失函数对各个参数的导数，即反向传播误差。该函数接受两个输入参数x和t，其中x表示输入数据，t表示对应的真实标签。函数首先调用loss函数计算出预测结果与真实标签之间的误差，然后遍历神经网络中的每一层，依次调用每一层的backward方法，计算出反向传播误差dout。最后根据反向传播误差计算出各个参数的导数，并将导数保存到grads字典中并返回。

参数保存函数用于将神经网络中的参数保存到文件中。该函数接受一个可选的输入参数file_name，表示保存参数的文件名，默认为params.pkl。函数首先将神经网络中的所有参数保存到params字典中，然后使用pickle模块将params字典保存到指定文件中。