cntk

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CNTKのPython APIを使用して、私は単純なグリッドベースのボードゲームをプレイするために3層のフィードフォワードネットワークを訓練しました。小さなボード（6×6）のグリッドを使用すると、モデルは正常にトレーニングされます。モデルは100ゲーム以上で100％の成功率でゲームをプレイします。しかし、ボードのサイズを21 x 21に増やすと、トレーニングは100ゲーム以上で約90％の成功率で飽

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定数を定数としてコピーしますか？

多くのデータを持つ音声モデルを（CNTKを使用して）訓練し、低リソース言語に適応させる必要があります。ターゲット言語のデータ量が少なすぎるため、元のモデルの最初の3つのレイヤーを定数として使用し、2つのフィードフォワードレイヤーを上に追加することにしました。私はそれを行う明確な方法を見つけることができません。私は最初の3つの層のパラメータをコピーするにはどうすればよい model2 = Seque

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HelloWorld LRのCNTKエラー

CNTK v2（CNTKバージョン2.0 Beta 12）を使用しようとしています。 CRT初期化されていないエラー - すべては私がHelloWorldロジスティック回帰チュートリアル cntk configFile=lr_bs.cntk makeMode=false を起動しようとしたときしかし、私はR6030を受ける適切にインストールされます。

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CNTKトレーニングのスピードは、各エポック後に遅くなります。

CNTKモデルを言語理解のチュートリアルから直接学習しようとしています。 Sequential([ Embedding(emb_dim), OneWordWindow(), BatchNormalization(), BiRecurrence(LSTM(hidden_dim), LSTM(hidden_dim)), BatchN

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cntkの平均分類エラー> 1

[pythonからCNTK '2.0.beta12.0'を使用] "classification_error（z、label）"を使用して "trainer.previous_minibatch_evaluation_average（）"を使用して私の19クラス分類モデルを評価しようとしています。ミニバッチの訓練とテストの後に。トレーニングセットで返される平均値は ".725"（合理的）ですが、テ

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CURANDの失敗105とPython

gaussian_noise_injection_std_dev> 0の学習者を使用しようとするたびにこの問題が発生します。 GitHubサイトで＃444の問題への回答によると、解決策はCPUで初期化を行うことですが、Python APIではこのオプションが見つかりません。 CURAND障害105（curand.h & curandStatusまたはCURAND_STATUS_xxxを参照）。 G

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CNTK Python APIでgpuロックを無効にする

複数のユーザーが同じGPUを使用できるように、cntkによってPython API（2.0ベータ12.0）からGPUロックを解除するにはどうすればよいですか？ https://github.com/Microsoft/CNTK/tree/master/Tutorialsからcntkチュートリアル201Bを実行すると、トレーニングはうまく動作しますが、cntkベースの最適化を実行すると、他のすべての

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CNTK（マイクロソフト認知Toolkitは）はImportError

コード被っ： import cntk n = cntk.minus([1, 2, 3], [4, 5, 6]).eval() print(n) を問題：Pythonのコマンドラインに線でコード行を実行する場合、それは大丈夫です。 "Python main.py"を実行してもOKです。しかし、エラーが発生し、PyCharmまたはVisual Studioのコードでコードを実行した場合Py

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CNTK Text Readerで特殊文字をエスケープする方法は？「|」私のような特殊なcharachterをエスケープするにはどうすればよいCTF形式のファイルを読み込むこのような読者のために

、 query = StreamDef(field='S0', shape=vocab_size, is_sparse=True), intent = StreamDef(field='S1', shape=num_intents, is_sparse=True), slot_labels = StreamDef(field='S2', shape=num_labels

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input_variableのis_sparse引数は実際にはどういう意味ですか？

私はis_sparseは、変数にバインドされるデータが疎フォーマットであることを意味すると考えましたが、データにバインドされた変数の内部表現が疎であることを意味すると考えています。特に、このサンプルは（one_hotのソースにあります）見つかりました。 is_sparseがTrueかFalseかどうかに関係なく動作するようです。そして、私はI0 input_variableに直接sparse_i