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私は自分のローカルボックスでテストしたシーケンスモデルに対して良いシーケンスを訓練しましたが、今は多くのクエリを評価しようとしています。しかし、このエラーが表示されています。 02/08/2017 00:50:54: EXCEPTION occurred: Node 'decoderInput._' (If operation): Input dimensions [100] and [57408

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CNTK Pythonでは、関数パラメータの出力形状にデバッグインタフェースがあります

次のPythonコードはエラーを返します：CosDistance操作の入力オペランドの形状は、たかだか1軸である必要があります。 cosine_distance(query_output, document_output) パラメータシェイプをデバッグしたいと思います。 query_outputとdocument_outputの形を出力するデバッグインタフェースはありますか？

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Cntkはcntk.all_devices（）によって自分のgpuを検出できません。

Cntkはcntk.all_devices（）を呼び出すことで、1つのデバイス（my cpu）のみを検出します。しかし、私はコンピュータにGPUを持っています。 cntkでサポートされているチュートリアルを実行することにより、私はいくつかの情報を得ることができます： ------------------------------------------------------------------

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2つの動的軸の行列の取得方法

テンソルが2つあり、t1は動的軸[batch_len、seq1_len]を持つ200次元ベクトルであり、t2は動的軸[batch_len、seq2_len]を持つ200次元ベクトルです。。私はM_ijが2つの200次元ベクトルt1_iとt2_jの内積である次元（seq1_len、seq2_len）の行列Mを求めます。これを達成する方法はありますか？

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機能リクエスト：NumPyリーダー

NumPyアレイの大量のコレクションがディスクに保存されています。私はそれらを効果的かつ同時に訓練と一緒に読んでいきたいと思います。データを一度にすべてメモリにロードすることはできません。データセットが大きすぎます。さらに、ユーザー定義のトランスフォームをオンザフライで適用するとよいでしょう。また、Pythonだけでなく、C++からそれらを読み取ることもできれば嬉しいです。 CNTKには現在この

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複数のGPUを搭載したマシンでCNTKを実行

2台のK80 GPUを搭載したAzure VMでCNTKを実行しています。複数のGPUを利用するには、Python（Jupyter Notebook）コードで特別な処理を行う必要がありますか、またはCNTKが自動的に両方のGPUを利用するのですか？

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CNTK：104

例でCSV列形式CNTKの例では（CNTK_104_Finance_Timeseries_Basic_with_Pandas_Numpy）は、データの外観が好き： get_stock_data 私は自分自身のCSVデータを読み取るためにpd.read_csvをしようとしている： url = 'http://localhost/csv/SPY0.csv' data = pd.read_csv(u

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リアルタイム予測のためのCNTK配置

TensorFlowには、TensorFlow Servingと呼ばれるhereと記載されているように、本番用に別のプロジェクトがあります。実稼働環境でCNTKを使用する方法と、その展開をどのように処理する必要がありますか？うまくいけば、訓練されたモデルを、RPCまたはHTTP REST APIでモデルにサービスを提供するサーバー/クラスターに配置することができます。このようなツールが存在しな

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CNTK Artistic Styling TransferでGPUメモリをダンプします

私はArtistic Styling transfer tutorial in CNTKを経由しています。私は1つのイメージのために行くことができます追加イメージをスタイルするためにGPUのメモリを使い果たすことを避けるためにジュピターノートブックを再起動する必要があります。エラーコードが吹く。私はちょうど最後の2つのコードブロックを画像のフォルダを読み込んで、各画像の新しいスタイル付き画像を作成