cntk

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    私は単純なモデルを持っているとします。 def create_model(out_classes): f1 = Dense(16, activation=C.relu,bias=True,init_bias=0,name='FLayer') l1 = Dense(16, activation=C.relu, bias=True, init_bias=0, name='LLaye

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    私はPySpark 2.1を使用しています。特殊なフォーマットの.txtファイルにデータフレームを書き込む方法を考え出す必要があります。典型的なjsonやcsvではなく、CTF形式(CNTKの場合)です。 ファイルには、それがフォームを次のなどの余分な括弧やカンマを持つことはできません。 |label val |features val val val ... val |label val |f

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    TensorFlowのCNN-LSTMネットワークをCNTKにキャプションする作業イメージを変換しようとしていますが、私は正しく訓練されたモデルだと思っていますが、最終的に訓練されたCNTKモデルから予測を抽出する方法がわかりません。 これは、私が働いている一般的なアーキテクチャである:これは私のCNTKモデルです : def create_lstm_model(image_features, t

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    私はCNTKのpython APIを使用して、save_model関数を使用して保存したCNNを訓練しています。 今度はネットワーク上で分析を実行したいと考えています。具体的には、各レイヤーのアクティベーションを見ていきたいと思います。もちろん、私はいくつかのデータに自分のネットワークを実行することができ、このようにIMGと呼ば: model.eval(img) しかし、それは私だけの私のネッ

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    トレーナーと必要なすべてのコンポーネントを保存する最良の方法は何ですか? 1.保管:trainerの ストアのチェックポイント:また別にモデルを格納し、そのtrainer.save_checkpoint(filename, external_state={})機能 を使用してください:z.save(filename)メソッドを使用して、すべてのcntk操作があります。 z = trainer.mo

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    私はPython/VS2017でCNTKを使用しようとしています。私はVSで経験はありますが、PythonとCNTKは初めてです。 CNTKをAnaconda 4.1.1にインストールし、C:\ local \ Anaconda3-4.1.1-Windows-x86_64 \ envs \ cntk-py35を指すカスタムAnaconda環境を作成しました。 VS2017の「Python Envi

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    これは、ドキュメントごとにPythonおよびC# APIを使用して可能であるようです。 BrainScript documentationはgradUpdateTypeのオプションの1つとしてAdamを持っていません。 にAdam optimizeを使用することはできますか?

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    私が持っているいくつかの画像データに深い夢を実現したい。私はcntk a goを提供することに決め、MNISTの手書きデータを使って開発を開始しました。 通常、ニューラルネットワークをトレーニングするときには、入力画像の固定セットがあり、学習するための可変ウェイトがあります。 Deep dreamingこれらのフリップの並べ替えこれらの周りには、ネットワーク上のいくつかの固定重量を考えると、学習す

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    私はCentOS 7.4 GPUマシンを持っています。 マシンにcntkをインストールしようとしました。私はpipファイルをUbuntuのために使用することはできません(私はそれらと一緒にインストールしようとしましたが、cntkをインポートするときにsegフォールトを取得しようとしました)。 私はクローンcntkを正常にコンパイルしました。しかし、私はPythonのバージョンを取得しようとすると、

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    CNTK 2.2、python 3.5、GPUホイールファイルをインストールし、いくつかのpythonの例を走らせました。私はanaconda3のウィンドウを開いて、brainscriptの例を実行しようとしましたが、cntk.exeが見つかりません。私は間違って何をしていますか? スクリプトドリブンインストールもインストールする必要がありますか?