src/pmml/Test/samples/unittest_ref_ann_model.py

   1 #!/usr/bin/env python3
   2 # -*- coding: utf-8 -*-
   3
   4 from math import tanh, exp
   5
   6 def ActivationFunction(sum):
   7     return ( 1.0 / ( 1.0 + exp( -1.0 * sum ) ) );
   8
   9 def myTestFunc(param):
  10
  11     ##############################
  12     #
  13     # File used by unit test
  14     # PMMLBasicsTest1::testExportNeuralNetworkPython
  15     #
  16     ##############################
  17
  18     nInput = 8;
  19     nOutput = 1;
  20     nHidden = 1;
  21     nNeurones = 10;
  22     myTestFunc_act = [];
  23     res = [];
  24
  25     # --- Preprocessing of the inputs and outputs
  26     myTestFunc_minInput = [
  27       0.099999, 25048.9, 89334.9, 89.5523, 1050,
  28     760.001, 1400.02, 10950,
  29     ];
  30     myTestFunc_minOutput = [
  31         77.8117
  32     ];
  33     myTestFunc_maxInput = [
  34     0.028899, 14419.8, 15180.8, 15.2866, 34.6793,
  35     34.6718, 161.826, 632.913,
  36     ];
  37     myTestFunc_maxOutput = [
  38         45.7061
  39     ];
  40     # --- Values of the weights
  41     myTestFunc_valW = [
  42     -1.74548, 6.96551, -1.26357, 0.753663, 0.00165366,
  43     0.004725, 0.00996979, 0.178798, -0.180981, -0.173569,
  44     0.0855967,
  45     ];
  46     # --- Constants
  47     indNeurone = 0;
  48
  49     # --- Input Layers
  50     for i in range(nInput) :
  51         myTestFunc_act.append( ( param[i] - myTestFunc_minInput[i] ) / myTestFunc_maxInput[i] ) ;
  52         indNeurone += 1 ;
  53         pass
  54
  55     # --- Hidden Layers
  56     for member in range(nHidden):
  57         CrtW = member * ( nInput + 2) + 2;
  58         sum = myTestFunc_valW[CrtW];
  59         CrtW += 1 ;
  60         for source in range(nInput) :
  61             sum += myTestFunc_act[source] * myTestFunc_valW[CrtW];
  62             CrtW += 1 ;
  63             pass
  64         myTestFunc_act.append( ActivationFunction(sum) ) ;
  65         indNeurone += 1 ;
  66         pass
  67
  68     # --- Output
  69     for member in range(nOutput):
  70         sum = myTestFunc_valW[0];
  71         for source in range(nHidden):
  72             CrtW = source * ( nInput + 2) + 1;
  73             sum += myTestFunc_act[nInput+source] * myTestFunc_valW[CrtW];
  74             pass
  75         myTestFunc_act.append( sum );
  76         indNeurone += 1 ;
  77         res.append( myTestFunc_minOutput[member] + myTestFunc_maxOutput[member] * sum );
  78         pass
  79
  80     return res;
  81
  82