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CNTKの例

  • [アーティクル]

Tutorials/と Examples/ フォルダーには、Python API、C#、BrainScript を使用したCNTK ネットワークのさまざまな構成例が含まれています。 例は、トピックごとに Image、Language Understanding、Speech などに構造化されています。 CNTKの使用を開始するには、フォルダー内Tutorialsのチュートリアルをお勧めします。

Python のサンプル

API について学習する最善の方法は、[CNTK clone root]/Examples ディレクトリの次の例を確認することです。

  • MNIST: MNIST イメージの分類のための完全に接続されたフィードフォワード モデル。 (例/Image/DataSets/MNIST/README.md の手順に従います)
  • TrainResNet_CIFAR10: CIFAR 画像データセットに対するトレーニング用の画像分類 ResNet モデル。 (例/Image/DataSets/CIFAR-10/README.md の手順に従って CIFAR データセットを取得し、サポートされているCNTK形式に変換します)
  • ReinforcementLearning: ディープ Q ニューラル ネットワーク (DQN) を使用した強化学習。
  • SequenceClassification: テキスト データの LSTM シーケンス分類モデル。
  • Sequence2Sequence: CMUDict コーパスでトレーニングする grapheme から音素への変換モデルをシーケンスするシーケンス。
  • NumpyInterop - NumPy 配列を使用してフィードされたトレーニング データを使用して単純なフィードフォワード ネットワークをトレーニングする方法を示す NumPy 相互運用性の例。
  • LanguageUnderstanding - Language Understanding。
  • CharacterLM: シーケンス内の次の出力文字を予測する LSTM 文字レベル言語モデル。
  • LightRNN:CNTKでの LightRNN の実装。
  • WordLMWithSampledSoftmax: softmax をサンプリングした単語レベルの言語モデル。
  • ビデオ - ビデオ タスクのディープ ラーニング用の基本的な 3D 畳み込みネットワーク。

すべての例とチュートリアルの概要は、Cognitive Toolkit モデル ギャラリー ページでも提供されます。

C# の例

[CNTK トレーニングと C# の例] ページには、DNN モデルを構築、トレーニング、検証する方法を示す例が示されています。

評価例

CNTK Eval の例ページでは、C++、C#/.NET、Python、Java を使用して事前トレーニング済みのモデルを評価する方法を示す例を示します。