Примеры оценки модели
Примеры использования библиотеки Eval CNTK в C++, C#/.NET и Python можно найти в папке Examples/Evaluation в GitHub, а также в пакете CNTK двоичного скачивания на странице выпусков CNTK.
Примеры CNTK библиотеки Eval C++/C#
CNTKLibraryEvalExamples содержит примеры кода, демонстрирующие использование API Eval библиотеки CNTK в C++ и C#.
CNTKLibraryCSEvalCPUOnlyExamples использует пакет CPU-Only NuGet библиотеки CNTK для оценки моделей на устройствах только для ЦП в C#.
CNTKLibraryCSEvalGPUExamples использует пакет NUGET библиотеки NuGet библиотеки CNTK для оценки моделей на устройствах с GPU Nvidia в C#.
CNTKLibraryCPPEvalCPUOnlyExamples использует API библиотеки CNTK C++ для оценки моделей на устройствах, доступных только для ЦП. Он использует пакет CPU-Only NuGet библиотеки CNTK.
CNTKLibraryCPPEvalGPUExamples использует API библиотеки CNTK C++ для оценки моделей на устройствах с GPU Nvidia. В нем используется пакет NuGet библиотеки CNTK библиотеки GPU.
UWPImageRecognition содержит пример использования CNTK библиотеки UWP для оценки модели. Здесь также показано, как использовать библиотеку в C# с помощью оболочки C++/CX.
В Windows:
- Для использования этих примеров вам потребуется Visual Studio 2017.
- Примеры должны быть созданы для 64-разрядной целевой платформы. В противном случае при вызове библиотеки возникают некоторые проблемы. Дополнительные сведения см. на странице "Устранение неполадок CNTK".
- После успешной сборки исполняемый файл сохраняется в папке $(SolutionDir).$(Platform)$(ProjectName).$(Configuration)\, например ....\X64\CNTKLibraryCSEvalCPUOnlyExamples.Release\CNTKLibraryCSEvalCPUOnlyExamples.exe.
В Linux поддерживается только C++. Ознакомьтесь со сведениями о сборке Makefile примеров. Целевое имя CNTKLIBRARY_CPP_EVAL_EXAMPLES используется для сборки CNTKLibraryCPPEvalExamples.
Примеры для параллельной оценки нескольких запросов
CNTKLibraryEvalExamples включает пример кода для параллельной оценки нескольких запросов на оценку. В примере кода также показано, как совместно использовать параметры модели между несколькими экземплярами одной модели для уменьшения использования памяти.
- EvaluateMultipleImagesInParallelAsync() в C# демонстрирует, как оценивать параллельные запросы с помощью CNTK C#/.NET Управляемого API.
- ParallelEvaluationExample() — это пример C++, показывающий параллельную оценку с помощью API библиотеки CNTK C++.
Примеры оценки промежуточных слоев
- EvaluateIntermediateLayer() в C# демонстрирует, как оценивать промежуточные слои в модели с помощью CNTK C#/.NET Управляемого API.
- EvaluateIntermediateLayer() — это пример C++, показывающий, как оценивать промежуточные слои в модели с помощью API библиотеки CNTK C++.
Примеры оценки выходных данных из нескольких узлов
- EvaluateCombinedOutputs() в C# демонстрирует, как оценить несколько выходных данных с помощью CNTK C#/.NET Управляемого API.
- EvaluateCombinedOutputs() — это пример C++, показывающий, как оценить несколько выходных данных с помощью CNTK API библиотеки C++.
C# примеры выполнения оценки асинхронно
В примере EvaluationSingleImageAsync() показано, как выполнять оценку асинхронно с помощью метода EvaluateAsync()расширения.
Примеры Python Eval
Вы также можете использовать Python для оценки предварительно обученной модели, как описано здесь.
Примеры Java Eval
В примере Java показано, как оценить модель с помощью API Java. Обратите внимание, что API Java по-прежнему экспериментальный и подлежит изменению.
Инструкции по сборке примера Java см. в Windows и Linux.
Примеры для устаревших приложений с помощью EvalDLL
Дополнительные сведения см. в примерах EvalDll .