Indexing Pybrain-如何正确使用ds_train.setField

我是Pybrain软件包的新手，我尝试对“抛光_数据”进行分类，这是一个包含12个对象的列表，我需要通过10个给定参数和一个表示a组和b组的0或1的整数将其分为2个不同的组

import numpy as np
from sklearn import cross_validation
from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.structure.modules import SigmoidLayer,SoftmaxLayer
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer

polished_data = np.load('polished_data.npy') start=time() 
train_in,w_in,train_tar,w_tar=cross_validation.train_test_split(polished_data[:,:10],polished_data[:,10],test_size=0.33) 
valid_in,test_in,valid_tar,test_tar=cross_validation.train_test_split(w_in,w_tar,test_size=0.5)
ds_train=SupervisedDataSet(50,25) 
ds_train.setField('input',train_in)
ds_train.setField('target',train_tar)

当我试着运行这段代码时，我得到了这个错误

IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-8e02f246d0af> in <module>()
      7 ds_train=SupervisedDataSet(50,25)
      8 ds_train.setField('input',train_in)
----> 9 ds_train.setField('target',train_tar)
     10 
     11 

C:\Program Files\Anaconda3\lib\pybrain\datasets\supervised.py in setField(self, label, arr, **kwargs)
     60             self.indim = self.getDimension('input')
     61         elif label == 'target':
---> 62             self.outdim = self.getDimension('target')
     63 
     64     def _provideSequences(self):

C:\Program Files\Anaconda3\lib\pybrain\datasets\dataset.py in getDimension(self, label)
    146         `label`."""
    147         try:
--> 148             dim = self.data[label].shape[1]
    149         except KeyError:
    150             raise KeyError('dataset field %s not found.' % label)

IndexError: tuple index out of range

索引器错误回溯（最近一次调用）
在（）
7列车=监控数据集（50,25）
8序列设置字段（“输入”，序列输入）
---->9列车设置字段（“目标”，列车焦油）
10
11
设置字段中的C:\Program Files\Anaconda3\lib\pybrain\datasets\supervised.py（self、label、arr、**kwargs）
60 self.indim=self.getDimension（'输入'）
61 elif标签==“目标”：
--->62 self.outdim=self.getDimension（'target'）
63
64 def_提供顺序（自）：
getDimension中的C:\Program Files\Anaconda3\lib\pybrain\datasets\dataset.py（self，label）
146“标签”
147试试：
-->148 dim=self.data[label].shape[1]
149除键错误外：
150 raise KeyError（'未找到数据集字段%s'。%label）
索引器错误：元组索引超出范围

---

我该怎么办？我知道这个问题已经很老了，但为了将来的用户，我还是会回答。当你使用train_tar作为向量时，会出现错误。你应该添加一个额外的维度，例如

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ds_train.setField（'target'，train_tar[：，np.newaxis]）

我知道这个问题很老了，但为了将来的用户，我还是会回答。当使用train_tar作为向量时，会出现错误。您应该添加一个额外的维度，例如

ds_train.setField（'target'，train_tar[：，np.newaxis]）