以下是我多类感知器算法的代码。我尝试更新由列表组成的权重向量 – weights。

逻辑是正确的，第一次迭代时可以正确执行。weights 列表初始化为全零。在第一次迭代中，权重列表被更新，但在后续迭代中，列表未能更新。我不明白我哪里做错了？请帮助我。谢谢

代码:

import numpy as npdata = open("mnist_data_training.csv",'r')weights = [[0 for _ in range(784)] for _ in range(10)]for _ in range(0,3):    for row in data:        lst_row = (row.rstrip('\n').split(','))        list_row = lst_row[:-1]        if (max_weight_index != (lst_row[784])):            weights[lst_row[784]] = np.add(weights[lst_row[784]],list_row) **# 在此处更新权重向量**            weights[max_weight_index] = numpy.subtract(weights[max_weight_index],list_row) **# 在此处更新权重向量**

GitHub 链接 – https://github.com/sudhakosuri/Multi-Class-Perceptron.git

回答：

在迭代开始时使用 filepointer.seek() 解决了这个问题。