問題タブ [cntk]

このリンクの指示に従って、 cntk に VSCode を使用しました。

しかし、このエラーが発生しました:

launch.jsonファイルとファイルの両方でsettings.json、私は持っています

でtasks.json、私は持っています：

構成に欠けているものはありますか?

から: https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/CNTKTextFormat-Reader

「シーケンス ID は数値です。省略できます。省略した場合、行番号がシーケンス ID として使用されます。」

次のようなソースからミニバッチを作成したとします。

マップ ファイル:

コード：

ミニバッチからシーケンス ID を取得するにはどうすればよいですか?

私が正しく理解している場合、CNTK Python API Trainer.previous_minibatch_sample_count では、前のミニバッチのサンプル数 (シーケンスではなく) を返すことになっています。LanguageUnderstanding の例で期待どおりに動作することがわかります (つまり、最後のミニバッチのサンプル数は、実際に使用されている minibatch_size に近いです)。

ただし、(別の) SequenceClassification の例を変更して ProgressPrinter (唯一の変更) を使用すると、次の出力が得られます。

上記の出力では、トレーナーによって報告された「サンプル数」(40 ～ 50) は、minibatch_size (200) よりもかなり少なくなっています。上記のケースでは、Trainer がミニバッチでサンプルではなく SEQUENCES の数を返しているように見えることを手動で確認しました。

これは何か期待されていますか？もしそうなら、ここでの論理は何ですか？

一部のチュートリアル/例では、エポックの終わりを判断するために、Trainer.previous_minibatch_sample_count から返された値に依存していることがわかります。これは常に確実に機能しますか?

Python API を使用して CNTK でモデルをトレーニングしました。Android デバイスのコードでネットワークを実装したいと思います。

ネットワークの重みにアクセスし、CNTK ライブラリを使用せずにネットワークを直接コーディングする方法はありますか?

人間が読める形式でモデルにアクセスできますか?

この形式のトレーニング/テスト入力ファイルがあります (ファイル名ラベル):

上記の入力ファイルは、ImageDeserializer で使用されます。モデルのトレーニング後にコードから行 ID とラベルを取得できなかったため、次の形式で 2 つ目のテスト ファイルを作成しました。

2 番目のファイルの形式は、最初のファイルで表された情報と同じですが、形式が異なります。インデックスは行番号で、!piece_type は one hot 形式でエンコードされたラベルです。行番号とラベルを取得するには、2 番目の形式のファイルが必要です。2 番目のファイルは CTFDeserializer で使用され、次のような複合リーダーを作成します。

2 番目のファイルを追加した理由は、混同行列を作成できるようにするためです。次に、テストする特定のミニバッチの真のラベルと予測されたラベルの両方を取得できるようにする必要があります。入力画像へのポインタ パックを取得するために、行番号があると便利です。

たった1つの入力ファイルでこれを行うことができるのでしょうか? 複数のファイルやフォーマットを扱うのは少し面倒です。

次のような MinibatchSource を作成すると:

次に、次のように機能ストリームにアクセスできます。

しかし、次のように MiniBatchSource を作成すると:

これを試す：

結果:

機能ストリームにアクセスするにはどうすればよいですか?

CNTK に K-Max プーリングを実装した人はいますか? これは、いくつかのユニットから上位のユニットを選択するのではなく、前の層のすべてのユニットから k 個の最大の出力を選択する最大プーリング層です。