CNTK Beispiele

Die Lernprogramme/Beispiele/-Ordner enthalten eine Vielzahl von Beispielkonfigurationen für CNTK Netzwerke mithilfe der Python-API, C# und BrainScript. Die Beispiele werden in Bild, Language Understanding, Sprache und so weiter strukturiert. Um mit CNTK zu beginnen, empfehlen wir die Lernprogramme im Tutorials Ordner.

Python-Beispiele

Die beste Möglichkeit, sich über die APIs zu informieren, besteht darin, die folgenden Beispiele im Verzeichnis [CNTK Klonenstamm]/Beispiele zu betrachten:

• MNIST: Ein voll verbundenes Feed-Forward-Modell für die Klassifizierung von MNIST-Bildern. (folgen Sie den Anweisungen in Beispielen/Image/DataSets/MNIST/README.md)
• TrainResNet_CIFAR10: Ein Bildklassifizierungsmodell für Schulungen im CIFAR-Bilddatensatz. (folgen Sie den Anweisungen in Beispielen/Image/DataSets/CIFAR-10/README.md, um das CIFAR-Dataset abzurufen und in das unterstützte Format CNTK zu konvertieren)
• ReinforcementLearning: Stärkung des Lernens mit Deep Q Neural Networks (DQN).
• SequenceClassification: Ein LSTM-Sequenzklassifizierungsmodell für Textdaten.
• Sequence2Sequence: Eine Sequenz zum Sequenzieren von Grapheme-zu-Phoneme-Übersetzungsmodell, das im CMUDict-Korpus trainiert.
• NumpyInterop - NumPy-Interoperabilitätsbeispiel, das zeigt, wie Sie ein einfaches Feed-Forward-Netzwerk mit Schulungsdaten trainieren, die mithilfe von NumPy-Arrays bereitgestellt werden.
• LanguageUnderstanding – Language Understanding.
• CharacterLM: Ein LSTM-Sprachmodell, um das nächste Ausgabezeichen in einer Sequenz vorherzusagen.
• LightRNN: Implementierung von LightRNN in CNTK.
• WordLMWithSampledSoftmax: Ein Sprachmodell auf Wortebene mit beispielgesteuertem Softmax.
• Video – Grundlegende 3D-Verbindernetzwerke für tiefes Lernen in Videoaufgaben.

Eine Übersicht über alle Beispiele und Lernprogramme wird auch auf der Seite Cognitive Toolkit Modellkatalog bereitgestellt.

C#-Beispiele

Auf der Seite "CNTK Schulung mit C#-Beispielen" finden Sie Beispiele zum Erstellen, Trainieren und Überprüfen von DNN-Modellen.

Bewertungsbeispiele

Auf der Seite "CNTK Eval-Beispiele" finden Sie Beispiele, in denen gezeigt wird, wie vorab trainierte Modelle mithilfe von C++, C#/.NET, Python und Java ausgewertet werden.