finalmente logré entrenar una red desde un archivo :) Ahora quiero imprimir los nodos y los pesos, especialmente los pesos, porque quiero entrenar la red con pybrain y luego implementar un NN en otro lugar que lo use.

Necesito una forma de imprimir las capas, los nodos y el peso entre nodos, para poder replicarlo fácilmente. Hasta ahora veo que puedo acceder a las capas usando n ['in'], por ejemplo, y luego, por ejemplo, puedo hacer:

dir (n ['en']) ['clas ',' delattr ',' dict ','Do ','format ',' getattribute ','picadill ','en es ','módul ','nuev ','reduci ',' reduce_ex ',' repr ',' setattr ','tamaño d ',' str ',' subclasshook ',' weakref ',' _backwardImplementation ',' _forwardImplementation ',' _generateName ',' _getName ',' _growBuffers ',' _name ',' _nameIds ',' _resetBuffers ',' _setset ',' enable ',' enableOnDataset ',' argdict ' , 'backActivate', 'backward', 'bufferlist', 'dim', 'forward', 'getName', 'indim', 'inputbuffer', 'inputerror', 'name', 'offset', 'outdim', ' outputbuffer ',' outputerror ',' paramdim ',' reset ',' secuencial ',' setArgs ',' setName ',' shift ',' whichNeuron ']

pero no veo cómo puedo acceder a los pesos aquí. También está el atributo params, por ejemplo, mi red es 2 4 1 con sesgo, y dice:

N.params array ([- 0,8167133, 1,00077451, -0,7591257, -1,1150532, -1,58789386, 0,11625991, 0,98547457, -0,99397871, -1,8324281, -2,42200963, 1,90617387, 1,93741167, -2,88433965, 0,27449852, -1,52606976, 2,39446258, 3,01359547] )

Difícil decir qué es qué, al menos con peso conecta qué nodos. Eso es todo lo que necesito