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CNTK を使用して LSTM で多対 1 の設定が必要です。つまり、文内の各単語が入力であり、文ごとのラベルが出力です。したがって、これは多くの入力から 1 つの出力へのマッピングです。ただし、 CNTK Github リポジトリで提供されている例は多対多です。アプリケーションで行う必要がある入力形式の変更を理解するのに苦労しています。提供されている例では、文の各単語にラベルが関連付けられていますが、私のアプリケーションでは文にラベルを付けたいと考えています。

私が持っている文のラベルを、その文のすべての単語に割り当てるのは正しいでしょうか? より良い代替アプローチはありますか？

古いバージョンの CNTK を使用しています。何度もインストールして成功しています。しかし、最近のエラーは

古い git リポジトリはもう存在しないようです。それはリポジトリが削除されましたか？そして、これに対する回避策はありますか？

トレーニング済みのモデルを CNTK に永続化したいのですが、ある程度の検索の後に「永続化」機能を見つけました。ただし、インポート時にエラーが発生するようです。

これは ImportError をスローしています。

私は間違った方法で何かをしていますか？または、これはサポートされなくなりましたか? モデルを永続化する別の方法はありますか?

adam_sgd オプティマイザーを使用してニューラル ネットワークをトレーニングしていますが、関数の引数を Adam の論文で報告されているパラメーターに関連付けるのに問題があります。より具体的には、パラメーター alpha、beta1、beta2、および epsilon は、Adam の CNTK 実装における学習率と運動量にどのように関連していますか?

Github の CNTK チュートリアルに従って、CTF リーダー関数を使用しています。

これは、入力ファイルのサイズが特定のサイズ (不明) より大きい場合を除いて、完全に正常に機能します。次に、次のようなエラーをスローします。

この種のエラーがファイル TextParser.cpp でスローされていることを確認しました https://github.com/Microsoft/CNTK/blob/5633e79febe1dc5147149af9190ad1944742328a/Source/Readers/CNTKTextFormatReader/TextParser.cpp

これに対する解決策または回避策は何ですか?

Ubuntu (python 3.4) を使用する Azure NC24 GPU VM に CNTK からバージョン2.0.beta7をインストールしました。マシンには 4 つの NVIDIA K80 GPU があります。ビルド情報:

分散モードで CIFAR の例を実行していました。

ただし、1 ビット SGD で実行すると、次のようになります。

ここで説明したように、1bit は通常の対応物よりも高速である必要があります。どんな助けでも大歓迎です。

Base64ImageDeserializer.cpp が CNTK github に追加されているのを見ました。https://github.com/Microsoft/CNTK/tree/00bcf2cbac79fec3597a1ce0ce8445ebdc823ae3/Source/Readers/ImageReader

では、イメージリーダー入力としての base64 エンコード イメージがいつサポートされるのかお尋ねしたいと思います。

データを利用するために配布された CIFAR 10 のバリエーションを実行しています。

次のエラーが表示されます。

チェックポイントを使用したトレーニング ループに使用しているコードは次のとおりです。

洞察を歓迎します。積極的にデバッグしています。

CNTK_103B_MNIST_FeedForwardNetwork チュートリアルのコードと同様の 10 個のテスト予測を実行しようとしていますが、以下に示すようなエラーが発生します。私のコードの問題は何ですか？

コード/エラーメッセージ