Как использовать извлечение скрытых объектов слоя в H2ODeepLearningEstimator? - PullRequest
Новая
       21

Как использовать извлечение скрытых объектов слоя в H2ODeepLearningEstimator?

0 голосов
/ 06 февраля 2019

Я обнаружил, что H2O имеет функцию h2o.deepfeatures в R, чтобы вытягивать скрытые элементы слоя https://www.rdocumentation.org/packages/h2o/versions/3.20.0.8/topics/h2o.deepfeatures

train_features <- h2o.deepfeatures(model_nn, train, layer=3)

Но я не нашел ни одного примера в Python?Кто-нибудь может предоставить пример кода?

1 Ответ

0 голосов
/ 07 февраля 2019

Большинство функций Python / R API являются обертками для вызовов REST.См. http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-py/docs/_modules/h2o/model/model_base.html#ModelBase.deepfeatures

Итак, чтобы преобразовать пример R в Python, переместите модель на this, и все остальные аргументы должны перемешаться.Т.е. пример из руководства становится (с точками в именах переменных, измененными на подчеркивания): 

prostate_hex = ...
prostate_dl = ...
prostate_deepfeatures_layer1 = prostate_dl.deepfeatures(prostate_hex, 1)
prostate_deepfeatures_layer2 = prostate_dl.deepfeatures(prostate_hex, 2)

Иногда имя функции будет немного меняться (например, h2o.importFile() против h2o.import_file(), поэтому вам нужно искатьэто в http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-py/docs/index.html

...