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CNTKを初めて使用しています。このチュートリアルを実行することで、BrainScriptを使用したロジスティック回帰の最初の例を作成しました。スクリプトの実行はうまくいった。しかし、私はBrainScript設定でOutputコマンドの結果と思われるoutput.txtファイルを見つけることができませんでした。誰も助けることができますか？コンソールへのCNTK出力の # CNTK Machine

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基本線形回帰：トレーニング基準はNaN

CNTK学習の練習として、ロジスティック回帰の例をlr_bs.cntkから変更し、基本的な線形回帰を試してみることにしました。は、これに代えてのロジスティック例では： # parameters to learn b = Parameter (LDim, 1) # bias w = Parameter (LDim, SDim) # weights # operations p = Si

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ドッカーでライブラリを実行する方法 - 混乱

microsoft's cntk libraryをMacで使用しようとしています。この目的のために私はDockerを使用しています。私はこれですべての専門家ではないので、私はそれを動作させる方法を考え出すのに苦労しています。私の理解から、Dockerは、オペレーティングシステム全体を仮想化することなく、仮想化された環境でアプリケーションを実行する方法を提供します。つまり、イメージをダウンロード（

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CNTKTextFormatDeserializerの概念とは何ですか？

CNTKTextReaderを使用してトレーニングとテストのセットを読み込みます。列車のファイルが大きくなっています（現在は2.7 GB、すぐに大きくなります）。「CNTKTextFormatDeserializer」は何か分かりません。私が見つけたドキュメントは、大きな画像が何であるかを説明していませんでした。私が見つけた文書は、その構文に入りました。したがって、これらのファイルのバイナリバ

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CNTKシーケンシャルマシンラーニングモデルのBranscriptsでのシード値の定義

これはCNTKの脳スクリプトに関するものです。私はランダムシード値を指定するオプションがあるかどうかを調べるために、何も見つけられませんでした（はい、を通じてランダムシードパラメータを設定するオプションがあります）関数私がそのアプローチに従えば、明示的にすべてのLSTMウェイトを個別に初期化しなければならないかもしれません（入力レイヤーゲート、レイヤーゲートを忘れるなど）。次のRNN階層化シーケン

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CNTK分類モデルすべて1を分類する

クリック数やその他の情報に関連する機能を取り入れ、何かが将来クリックされるかどうかを予測するcntkモデルがあります。しかし、ランダムフォレストで同じ機能を使用すると問題なく動作しますが、cntkはすべて1を分類します。なぜこれが起こりますか？パラメータチューニングが必要ですか？機能にはさまざまなスケールがあります。私の列車アクションは次のようになります。 BrainScriptNetworkB

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CNTK Python API：隠れ層/複数出力を評価する

CNTK Python APIで複数の出力を持つモデルを作成、保存、読み込み、評価する際の推奨事項は何ですか？（私はCNTK 2.0 RC1を使用しています）実行時にネットワークを定義すると、eval関数にミニ辞書辞書を渡すことで、ネットワークの任意のレイヤーを簡単に評価できます。しかし、モデルを保存してもう一度ロードした後は、入力を提供することで出力ノードのみを評価できます（また、Pyth

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C++のCNTKLibraryの使用法に関する質問文

これは単なるC++のプログラミング構文の質問です（私は思っています）。私は以下のような構造の中に192個の浮動小数点を持っています： std :: vector outputData（192）; 私はこの上CNTKLibraryで、内蔵ソフトマックス関数を呼び出すためには、ベクターを192x1たい - ヘッダ・ファイル内のドキュメントは次のとおりです。 ///内蔵のソフトマックスの操作上のCNTK

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CNTK classification_error（）の使用方法は？

私はcntk.metrics.classification_error()の正しい使い方を理解しようとしており、その真実に対して予測のバッチを確認するために使っています。（Python API docsに基づいて）以下のおもちゃ例： array([[ 0., 0., 1.], [ 0., 0., 1.], [ 0., 0., 1.]], dtype=float32)