問題タブ [cntk]

ここで、イメージ リーダーがサポートするhttps://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/Image-readerを読みました... マップ ファイルが配置されているディレクトリの表記として。

使用するのは少し奇妙だと思います...現在のディレクトリの表記として単一のドットだけではありません。を使ってみたと思います。私の最初の試みではうまくいきませんでしたが、100％確実ではありません。

誰もが慣れ親しんでいる 1 つのドットだけを使用しない理由は何ですか?

CNTK を使用してモデルをトレーニングしました。このモデルをロードし、文を分類するリクエストに応答するサービスを構築しています。パフォーマンスに関して使用するのに最適な API は何ですか? https://github.com/Microsoft/CNTK/tree/master/Examples/Evaluation/CSEvalClientのように C# サービスを構築したいと考えていますが、代わりに Python でモデルをロードする Python サービスを構築することを検討しています。

いずれかのアプローチに対する推奨事項はありますか? （どのAPIがより高速であるか、積極的に維持されているか、またはあなたが考えることができる他のパラメーターに関して）。次のステップは、両方の API 呼び出しのパフォーマンスを測定する実験をセットアップすることですが、決定に役立つ予備知識があるかどうか疑問に思っていました。

ありがとうございました

CNTK が GPU を使用していることを確認するにはどうすればよいですか? マシンに CNTK-2-0-beta7-0-Windows-64bit-GPU-1bit-SGD バイナリをインストールしました。しかし、Python からこれを実行しようとすると:

私は得る：

今日、さらに情報を追加します。

これは、NVidia_smi.exe を実行した結果です。

Jupyter Notebook でカーネルを再起動すると、次のようになります。

しかし、今日は実行できました：

GPU を GPU マシンのデフォルトにする必要がありますか、それとも明示的に設定する必要がありますか?

与えられた構成、私は最初のエポックの途中でmomentumPerMB=0.9の値を観察します。momentumAsTimeConstant残りのエポックには、予想どおりこの値があります。これは、並列トレーニングでのみ発生するようです (1bit と BM、MA についてはまだ検証されていません)。

01/11/2017 00:08:08: Starting Epoch 1: learning rate per sample = 0.000500 effective momentum = 0.900000 momentum as time constant = 155504.2 samples 01/11/2017 00:18:04: Starting Epoch 2: learning rate per sample = 0.000500 effective momentum = 0.900000 momentum as time constant = 19438.0 samples

なぜこれが起こるのですか？

Brainscript には次のネットワークがあります。

私のデータは次のようになります。

cntk コマンドを実行してモデルをトレーニングしようとすると、次の例外が発生します。

例外が発生しました: 内部ファイル: Matrix.cpp 行: 1323 関数: Microsoft::MSR::CNTK::Matrix::SetValue -> 機能が実装されていません。

私は何が欠けていますか？

CNTKTextFormat にあるデータ ファイルのコメント列にアクセスする方法がわかりません。たとえば、このチュートリアルでは、次のものがあります。

コメントされたデータにアクセスするにはどうすればよいですか?