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CNTK評価の概要

  • [アーティクル]

モデルをトレーニングしたら、Eval ライブラリCNTK使用して、独自のアプリケーションでモデルを評価できます。 CNTKでは、C++、Python、C#/.NET、Java からのモデル評価がサポートされています。 v2.1 以降では、CNTKでは ユニバーサル Windows プラットフォーム (UWP) もサポートされています。

CNTK評価の機能は次のとおりです。

  • CPU デバイスと GPU デバイスの両方をサポートします。
  • 複数の評価要求を並列でサポートします。
  • 複数のスレッド間で同じモデルをパラメーター共有することで、メモリ使用量を最適化します。 これにより、サービス環境で評価を実行するときのメモリ使用量が大幅に削減されます。

次のページでは、CNTK ライブラリを使用したモデル評価に関する詳細情報を提供します。

CNTK 1.0 を使用したレガシ アプリケーション

CNTK 2.0 より前のバージョンでは、CNTK EvalDLL を使用して、BrainScript でcntk.exeを使用してトレーニングされたモデルを評価していました。 EvalDLL は引き続きサポートされていますが、BrainScript を使用してcntk.exeによって作成されたモデルに対してのみ機能します。 Python を使用して CNTK 2.0 以降で作成されたモデルを評価するために使用することはできません。 モデル形式をサポートし、より多くの機能を提供するため、最新のCNTK ライブラリを評価に使用することを強くお勧めします。

さまざまなモデル形式の詳細については、「CNTKモデル形式」ページを参照してください。 EvalDLL インターフェイスを使用するレガシ アプリケーションについては、「EvalDLL の概要」ページCNTK参照してください。