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CNTKノーホットベクトル出力を持たないニューラルネットワーク（マルチクラス分類器）

CNTKツールをありがとうございました。いくつかの日以来、私は単純なネットワークを設定しようとしますが、私はそれを得ることはありません。私は、例えば、2入力および3出力とのネットワークを必要とする： |features 0.3 0.5 |labels 0.2 0.7 0.9 出力がないワンホット・ベクトルで、ネットワークはラベル値0.2 0.7 0.9を学ぶことがあります。しかし、ほとんどの例

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CNTK + Keras：AttributeError： '変数'オブジェクトに 'get_shape'属性がありません

CNTKバックエンドでKerasを実行しています。 Windows 10でPython 3.5 GPU-1bit-SGDを使用しています。セットアップをインストールしてテストするには、ここに示す指示に従ってください。そしてすべてが機能します！私は自分のコードを実行したときにはしかし、私はこのエラーを取得する： numBins = y_pred.get_shape().as_list()[1]

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CNTK：深さのないノードのmodel.clone（）

model.clone（）を使用してグラフの一部のノードを置き換えようとしています。 times_nodes = find_all_with_name（model、name、-1）問題のノードは、グラフの深さ0にありません。私は、クローンを次のように呼び出すと気付きました。 model = model.clone（ 'clone'、substitutions = subst）実際にどのノードも

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TheanoとCNTKのベンチマークGPUの単純マトリクスベクトルプロダクト

私はTheanoとCNTKの性能を非常に簡単なタスク、GPUのマトリックスベクトルプロダクトと比較したいと考えています。私はTheano 0.9.0とCNTK 2.0を使用しています。ホストからデバイスへのデータ転送に使用される時間を除いて、デバイスでの計算に費やされる時間を測定したい、またはその逆を測定したいとします。 figure (timings theano vs cntk) （Nは繰り

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CNTK LSTMモデルにナンシーアレイを供給

CTNKで定義されたテキストLSTMモデルにナンシーアレイとしてシーケンスデータを供給する方法があるかどうかを検討しています。私のデータセットの各インスタンスは、単語に戻ってマッピングされる整数のシーケンスであり、各シーケンスの長さは異なります。 thisの例のように、ミニバッチを生成するreader関数を作成することで、生のテキストデータをCTF形式に変換し、このデータをモデルに送ることができる

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CNTK v2beta15のインストールエラー

py34でCNTK v2beta15を使用するPhillyクラスタでモデルを実行しようとしています。誰かが、CNTK v2.0（安定版）の多くのコマンドと例がPhilly上で動作していないので、その特定のバージョンのドキュメントを私に指摘できますか？また、v2beta15をローカルにインストールする際に問題が発生しています。バイナリをダウンロードし、マシンがクラッシュしている間にinstall.b

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CNTKでLSTMレイヤをC++から作成するにはどうすればよいですか？

CNTKは一般的に優れたC++ APIを提供しますが、私はC++ APIからLSTMまたはGRUレイヤを構築する方法を見つけるのに苦労しています。私が見つけることができる唯一の機能はOptimizedRNNStackです。この関数は、変数weightsを除き、全く自明のようです。今のところ私はその変数weightsを初期化する方法を考え出すことはできませんでした。 CNTK.core.bsを見ると

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CNTKに関連するCNTKランタイムエラー

CNTKのテスト中にエラーが発生しました。 input_variableをインデックスとして使用してパラメータをスライスしようとしています。スライシングにC.gatherを使用すると、バックプロッププロセスでメモリエラーが発生します。エラーは、CPU、GPU、ドッカー、ローカルインストールなどのすべてのcntk2環境で発生します。エラーメッセージとコールスタック RuntimeError: C

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PyTorchとCNTK（CIFAR上のVGG）との一致

PyTorchがどのように機能し、CIFARで簡単なCNNトレーニングを複製したいのかを理解しようとしています。 CNTKスクリプトは、MXNetスクリプト（0.75の精度で153秒後）に似ているトレーニング（10エポック）の168秒後に0.76の精度になります。しかし、私のPyTorchスクリプトは、0.71の精度と354秒で多く遅れています。私は確率的な体重の初期化などのために精度に違いがあ