Udostępnij za pośrednictwem

przykłady trenowania interfejsu API CNTK C#/.NET

  • Artykuł

Omówienie

CNTK repozytorium zawiera przykłady użycia interfejsu API języka C# CNTK do tworzenia, trenowania i oceniania modeli sieci neuronowych CNTK.

Ruch logistyczny

Przykład hello-world do trenowania i oceniania modelu regresji logistycznej przy użyciu języka C#/API. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz CNTK 101: Regresja logistyczna i ML Primer.

MNISTClassifier

W tej klasie pokazano, jak skompilować i wytrenować klasyfikator danych pisma ręcznego (MNIST).

CifarResNetClassifier

W tej klasie pokazano, jak przeprowadzić klasyfikację obrazów przy użyciu sieci ResNet. Utworzony model to wersja lite Edukacja głębokiej reszty na potrzeby rozpoznawania obrazów. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Samouczki języka Python .

TransferLearning

Ta klasa pokazuje uczenie transferowe przy użyciu wstępnie ograniczonego modelu ResNet. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Samouczki języka Python .

LSTMSequenceClassifier

W tej klasie pokazano, jak utworzyć rekursowy model sieci neuronowej od podstaw i jak wytrenować model.