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CNTK Python：高密度レイヤの出力サイズがexpecationと一致しませんか？

私は、model.eval（データ）[0] .shapeがある（2 * 16）何らかの理由でCNTK/Pythonの def create_model(): with C.layers.default_options(initial_state=0.1): return C.layers.Sequential([ C.layers.Embedding(emb_d

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カスタム関数CNTK

を構成するためにどのように私はここでの説明以下、CustomFuncと呼ばれるカスタム関数を作成しました：https://www.cntk.ai/pythondocs/extend.html 記事で示唆したように、私はそれを使用している場合は、それが動作： model = cntk.user_function(CustomFunc(prev_node)) この作品このモデルは問題なく動作します

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Microsoft Cognitive Toolkitの書籍またはリファレンスはありますか

MicrosoftコグニティブツールキットまたはCNTK.aiの参考資料または書籍はありますか？または技術報告書などの参考資料。 Azure Machine Learning StudioまたはMicrosoft認知APIに関する関連書籍はありますか？

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cython_bbox.so：未定義のシンボル：_Py_ZeroStruct

私はあなたがそれをコンパイルすることができますが、別のバージョンが必要な場合は、この例 https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/Object-Detection-using-Fast-R-CNN でコードを実行するためにLinux上で異なるバージョンのpython 3.5をしたいので、すべての手順を実行しようと次の手順に従ってください

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CNTKバックエンドを使用したKeras：カスタムレイヤーの作成

私はKerasにカスタムレイヤーを作成して、論文で提案されている特定のアーキテクチャを複製しようとしています。このレイヤーにはトレーニング可能なウェイトはありません。クラスレイヤを拡張する必要はないので、これは適切かもしれないと私は考えている。私はCNTKバックエンドを使用していますが、コードをできる限りバックエンドに依存しないようにしています。そのため、CNTKを直接使用するのではなく、ker

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CNTK：シーケンス開始フラグの数（1）エラー取得シーケンス

の数（356）と一致しません： trainer.train_minibatch(arguments) minibatch_dimで ValueError: Value::Create:: The number (1) of sequence start flags does not match the number (356) of sequences, In def create_input

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GPUが有効なCNTK 2.0 for Anaconda 3 4.4.0、Windows 10 Pro 64bit

CNTK 2.0のGPU対応バージョンがAnaconda 3で動作しないという既知の問題はありますか4.4.0 64bit、Windows 10 Pro 64bit？私はアナコンダ4.4.0をインストールしているは、ここでは、Pythonの3.6.1で環境を作成し、CNTKは「初めてCNTKのインストール」の下で見つかった指示に従って、Pythonの3.6用のコンパイル済みCNTK GPUの画像

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KerTモデルをCNTK形式で保存する方法

KerasモデルをCNTKの形式に保存して、CNTKのAPIを使用して読み込む方法はありますか？私は以下のコードを試してみましたが、それは失敗しました：あなたは詳細hereを見つけるでしょう loaded_model = cntk.load('model2.dnn') ：あなたのコードの後 a = Input(shape=(224,224,3)) b = Conv2D(64, (2,2), n

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畳み込み、画像上の画像

別の画像で画像に畳み込みを作りたいと思います。 model (fromImage,toImage) = { fromImageCon= Convolution(toImage , fromImage, (64:64:1), stride=1, autoPadding=(true:true:tr

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CNTK Convolution1d

私は def create_model(hidden_dim, output_dim): nn=C.layers.Sequential([ C.layers.Embedding(shape=50,name='embedding'), C.layers.Convolution1D((40,),num_filters=5, activation=C.ops.relu),